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J-GLOBAL ID：202002263669631855   整理番号：20A1810279

Wi-Fiプラットフォームにおける深層学習に基づく自己キャリブレーション時間反転指紋位置決め手法【JST・京大機械翻訳】

A Deep-Learning-Based Self-Calibration Time-Reversal Fingerprinting Localization Approach on Wi-Fi Platform

著者 (4件)： Zheng Lili (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Hu Bin-Jie (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Qiu Jinguang (School of Electronic and Information Engineering, South China University of Technology, Guangzhou, China) ,  Cui Manman (School of Medical Information Engineering, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou, China)
資料名： IEEE Internet of Things Journal  (IEEE Internet of Things Journal)
巻： 7  号： 8  ページ： 7072-7083  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2432A  ISSN： 2327-4662  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 屋内位置ベースサービスに対する需要の増大により,指紋ベースの位置決めは,単純な装置を用いて高い位置決め精度を達成できるため,かなりの注目を集めている。しかし,指紋位置確認の主な問題は,屋内環境の変化によって,指紋データベースが外出され,それは必然的に位置確認性能劣化に導くことである。この課題に取り組むために,深層学習に基づいて,本論文では,指紋データベースを更新することなく環境変化の影響を緩和するための自己キャリブレーション時間反転(TR)指紋位置決め手法を提案した。オフライン段階において,振幅自動符号器(A-AE)と位相自動符号器(P-AE)を,それぞれ,現在の環境の特徴を記録するためにラベルなしで訓練した。オンライン段階では,訓練されたA-AEとP-AEを用いて,環境変化により歪められた実時間測定を適応的に較正した。較正された測定に基づいて,修正TR共鳴強度(TRRS)を局所化のために提示した。実験結果は,提案の有効性を確認した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 共鳴 ,  位置決め ,  符号器 ,  屋内環境 ,  位相 ,  *指紋 ,  有効性
準シソーラス用語： 性能劣化 ,  位置決め精度 ,  局在化 ,  オンライン ,  *WiFi ,  *時間反転 ,  オフライン ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： Wi-Fi ,  プラットフォーム ,  深層学習 ,  自己キャリブレーション ,  時間反転 ,  指紋 ,  手法