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J-GLOBAL ID：201902276492916845   整理番号：19A0488285

クラウドソース化データを用いた屋内位置決めのためのグラフベース半教師付き学習【JST・京大機械翻訳】

Graph-Based Semi-Supervised Learning for Indoor Localization Using Crowdsourced Data

著者 (5件)： Zhang Liye (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Valaee Shahrokh (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, Toronto, ON M5S 3G4, Canada) ,  Xu Yubin (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Ma Lin (Communication Research Center, Harbin Institute of Technology, Harbin 150001, China) ,  Vedadi Farhang (Department of Electrical and Computer Engineering, University of Toronto, Toronto, ON M5S 3G4, Canada)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 7  号： 5  ページ： 467  発行年： 2017年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： WiFi信号の受信信号強度(RSS)に基づく屋内位置決めは,屋内位置確認のための最も一般的な解決策になった。屋内位置決めシステムの急速な展開を実現するために,クラウド消費に基づく解決策を提案した。しかしながら,従来の方法と比較して,多くの異なる装置を,クラウド消費システムにおいて使用し,そして,より少ないRSS値を,各装置によって収集した。したがって,密集したRSS値はより誤っており,有意な位置決め誤差をもたらすことができる。多様な装置を横切る信号強度変化を除去するために,線形回帰(LR)アルゴリズムを提案して,クラウド消費システムにおける装置多様性問題を解明した。一様なRSS値を得た後に,グラフベースの半教師つき学習(G-SSL)法を用いて,各位置における最適RSS値を推定するために,近くの位置におけるRSS値間の相関を利用した。結果として,誤った測定の負の効果を軽減することができた。AP位置をG-SSLアルゴリズムで知る必要があるので,圧縮センシング(CS)法を適用して,APsの位置を正確に推定した。APsの位置と単純な信号伝搬モデルに基づいて,異なる位置の間のRSS差を計算し,G-SSLの性能を改善するための付加的制約として使用した。さらに,G-SSLで使用される重みのスパース性を利用するために,CS法を用いて,これらの重みをより正確に再構成し,G-SSLの性能に関する更なる改良を行った。実験結果は,無線マップの滑らかさと位置決め精度に関して改善された結果を示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 信号伝送 ,  再構成 ,  アルゴリズム ,  *位置決め ,  高速度 ,  平滑度
準シソーラス用語： 位置決め精度 ,  ワイヤレス ,  圧縮センシング ,  信号強度 ,  *屋内 ,  受信信号強度 ,  WiFi ,  *半教師つき学習 ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 屋内位置決め ,  クラウド消費 ,  受信信号強度 ,  グラフに基づく半教師つき学習 ,  線形回帰 ,  圧縮センシング

分類 (4件)： 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  電子航法一般  (ND14010O) ,  移動通信  (ND08030H)

引用文献 (34件)：

• Sorour, S.; Lostanlen, Y.; Valaee, S.; Majeed, K. Joint indoor localization an radio map construction wiht limited deployment load. IEEE Trans. Mob. Comput. 2015, 14, 1031-1043.
• Feng, C.; Valaee, S.; Au, A.W.S.; Tan, Z. Received-signal-strength-based indoor positioning using compressive sensing. IEEE Trans. Mob. Comput. 2012, 11, 1983-1993.
• Gu, Y.; Lo, A.; Niemegeers, I. A survey of indoor positioning systems for wireless personal network. IEEE Commun. Surv. Tutor. 2009, 11, 13-32.
• Alarifi, A.; Al-Salman, A.; Alsaleh, M.; Alnafessah, A.; Al-Hadhrami, S.; Al-Ammar, M.A.; Al-Khalifa, H.S. Ultra Wideband Indoor Positioning Technologies: Analysis and Recent Advances. Sensors 2016, 16, 707.
• Feng, C.; Valaee, S.; Tan, Z. Localization of wireless sensors using compressive sensing for manifold learning. In Proceedings of the 2009 IEEE 20th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC), Tokyo, Japan, 13-16 September 2009; pp. 2715-2719.

タイトルに関連する用語 (5件)： クラウド ,  ソース ,  屋内位置決め ,  グラフ ,  半教師付き学習