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J-GLOBAL ID：202002232230253448   整理番号：20A2638251

トラッキングスキャナを用いた指紋ベース屋内位置決めを可能にする痛みのない利得【JST・京大機械翻訳】

Gain Without Pain Enabling Fingerprinting-based Indoor Localization using Tracking Scanners

著者 (4件)： Rizk Hamada (Osaka University, Japan E-JUST, Alexandria, Egypt Tanta University, Tanta, Egypt) ,  Yamaguchi Hirozumi (Osaka University Osaka, Japan) ,  Youssef Moustafa (Alexandria University Alexandria, Egypt) ,  Higashino Teruo (Osaka University Osaka, Japan)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGSPATIAL ’20  ページ： 550-559  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ロバストで正確な屋内位置決めは,過去10年間にわたるいくつかの研究努力の目標であった。この目標を達成するために,WiFi指紋ベースの屋内位置決めシステムを提案した。しかし,指紋は重要な努力を含む;特に高密度で行われるとき;そして,展開エリアの任意の変化で繰り返す必要がある。多くの最近のシステムが,キャリブレーション努力を減らすために導入されているが,これらのまだ,精度とのトレードオフのオーバヘッドがある。本論文では,LiPhi:関連するデータ収集オーバヘッドなしに指紋ベースの屋内位置決めシステムを可能にするための正確なシステムを提示する。これは,WiFi信号スキャンを自動的にラベル付けするために,移動可能なレーザ距離スキャナ(LRS)のセンシング能力を活用することによって達成され,その後,(および維持)局在化モデルの構築に使用できる。その設計の一部として,LiPhiは,ロバストな深層学習モデルを訓練するための準備と同様に,1つのLRSの少数から得られたラベルなしトレースとWiFiスキャンを関連付けるモジュールを持つ。2つの現実的テストベッドにおけるAndroid電話を用いたLiPhiの評価により,従来の指紋プロセスに関連したオーバヘッドなしに,同じ配置条件下で手動指紋技術の性能に整合できることを示した。さらに,LiPhiは,数カ月後に収集したデータでテストしたとき,それぞれ181%と297%のクラウドソーシングベースと指紋ベースシステムから得られた中央値局在化精度を改善した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 電話 ,  *走査装置 ,  *利得 ,  *疼痛 ,  *指紋 ,  データ収集 ,  ロバスト性
準シソーラス用語： テストベッド ,  オーバヘッド ,  高密度 ,  局在化 ,  WiFi ,  クラウドソーシング ,  深層学習 ,  *屋内位置決め , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電子航法一般  (ND14010O) ,  無線通信一般  (ND08010L) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (6件)： トラッキング ,  スキャナ ,  指紋 ,  屋内位置決め ,  痛み ,  利得