文献

J-GLOBAL ID：202002226703863454   整理番号：20A1133353

Fisherスコアとスタックスパース自己符号化アルゴリズムの組合せにより達成されたハイブリッドWi-Fi指紋ベース位置決め方式【JST・京大機械翻訳】

A Hybrid Wi-Fi Fingerprint-Based Localization Scheme Achieved by Combining Fisher Score and Stacked Sparse Autoencoder Algorithms

著者 (7件)： Wang Zhongyuan ( Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, Xuzhou 221006, China) ,  Wang Zhongyuan ( School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Wang Zijian ( Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, Xuzhou 221006, China) ,  Wang Zijian ( School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China) ,  Fan Li ( Jiangsu Xingyue Surveying and Mapping Technology Co. Ltd., Yancheng 224007, China) ,  Yu Zhihao ( Jiangsu Key Laboratory of Resources and Environmental Information Engineering, Xuzhou 221006, China) ,  Yu Zhihao ( School of Environment Science and Spatial Informatics, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China)
資料名： Mobile Information Systems (Web)  (Mobile Information Systems (Web))
巻： 2020  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7044A  ISSN： 1574-017X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 無線技術の進歩とともに,Wi-Fiに基づく屋内位置確認技術は,学界と産業からかなりの注意を受けた。指紋ベースの方法は,Wi-Fi屋内位置確認のための主流の手法であり,追加のハードウェアなしで容易に実装できる。しかし,信号変動は,必要な位置決め性能を達成するためのロバストな特徴の抽出に関連する重要な問題を構成する。本研究では,Fisherコア積層スパース自動符号器(Fisher-SSAE)法として一般的に参照される指紋特徴抽出法を提案した。Fisherスコアの低いいくつかの特徴を排除し,代表的特徴をSSAEにより抽出した。さらに,本研究では,グローバルモデルとサブモデルを用いて構築されたハイブリッド局在化モデルを確立し,サブ地域の位置決め誤差に起因する有意な座標位置決め誤差を回避した。3つのアクセス可能な指紋ベースの位置決め方法,すなわち,サポートベクトル回帰,ランダムフォレスト回帰,およびマルチプレーヤーパーセプトロン分類と組み合わせて,実験結果は,提案方法が他の特徴抽出法と単一局在化モデルと比較して位置決め精度と応答時間を改善することを実証した。いくつかの最先端の方法と比較して,提案方法は,多数の特徴を用いるとき,より良い位置決め性能を有した。Copyright 2020 Zhongyuan Wang et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 特徴抽出 ,  位置決め ,  符号器 ,  ハードウェア ,  *指紋 ,  応答時間 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： ワイヤレス ,  位置決め精度 ,  局在化 ,  *WiFi ,  ランダムフォレスト ,  サポートベクトル回帰 ,  位置決め誤差 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 移動通信  (ND08030H) ,  無線通信一般  (ND08010L)

引用文献 (40件)：

• M. H. Park, H. C. Kim, S. J. Lee, "Implementation results and service examples of GPS-Tag for indoor LBS and message service," Proceedings of the 15th international Conference on Advanced Communication Technology (ICACT), pp. 367-370, PyeongChang, Korea, December 2013.
• P. Davidson, R. Piché, "A survey of selected indoor positioning methods for smartphones," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 19, no. 2, pp. 1347-1370, 2017.
• A. Brack, "Reliable GPS + BDS RTK positioning with partial ambiguity resolution," GPS Solutions, vol. 21, no. 3, pp. 1083-1092, 2017.
• A. S. Abdou, M. A. Aziem, A. Aboshosha, "An efficient indoor localization system based on affinity propagation and support vector regression," Proceedings of the 2016 Sixth International Conference on Digital Information Processing and Communications (ICDIPC), pp. 1-7, Beirut, Lebanon, April 2016.
• B. A. Akram, A. H. Akbar, K. H. Kim, "CEnsLoc: infrastructure-less indoor localization methodology using GMM clustering-based classification ensembles," Mobile Information Systems, vol. 2018, pp. 11, 2018.

タイトルに関連する用語 (7件)： スコア ,  スタック ,  自己 ,  符号化アルゴリズム ,  組合せ ,  Wi-Fi ,  指紋