BLEとコンパスセンサを用いたCNN回帰モデルによる屋内位置推定に関する一検討

田崎宏大; 高橋拓海; 衣斐信介; 三瓶政一

文献

J-GLOBAL ID：202002269103272932 整理番号：20A0517892

BLEとコンパスセンサを用いたCNN回帰モデルによる屋内位置推定に関する一検討

A Study on Indoor Localization Based on Machine Learning with BLE with Compass Sensor

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資料名：
巻： 119 号： 376(IT2019 36-89) ページ： 117-122 発行年： 2020年01月16日
JST資料番号： S0532B ISSN： 0913-5685 資料種別：会議録 (C)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

本稿では,観測されたBLE(Bluetooth Low Energy)のRSSI(Received Signal Strength Indication)に基づくフィンガープリントによる屋内位置推定について検討する.フィンガープリント手法は,実際の屋内環境における電波の遮蔽や反射等の影響を考慮に入れた推定が可能であり,3点測位のような理論式に基づく手法と比較して高い推定精度が得られることが報告されている.しかし,実際のデバイスでは,無指向性の送信アンテナを用いた場合でも,推定対象の微妙な向きの違いに起因して,同じ位置のRSSIの分布特性が変化してしまう.このような状況下では,フィンガープリントによる推定精度は著しく劣化する.この問題を解決するため,近年,多機能端末に標準搭載されているコンパスセンサから得られる角度情報を併用することにより,推定精度の悪化を補償する手法を検討する.また,得られるRSSIおよび角度情報を時系列データとして扱い,畳み込みニューラルネットワーク(CNN:Convolutional Neural Network)によるモデル生成を用いることで,データに含まれるノイズやランダム性を考慮し,さらなる推定精度の改善を図る.最後に,実機シミュレーションによって提案手法の有効性を明らかにする.(著者抄録)

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ニューロコンピュータ , 長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器

引用文献 (15件)：

上田直生, 梅元建次朗, 黒瀬翼, 鈴木まなみ, 関治之, 中尾真二, 位置情報ビジネス報告書 2016, インプレス総合研究所, 2016.
Z. Jie, L. HongLi, and Tanjian, “Research on ranging accuracy based on RSSI of wireless sensor network,” The 2nd International Conference on Information Science and Engineering, pp.2338-2341, Dec. 2010.
P. Torteeka, X. Chundi, and Y. Dongkai, “Hybrid technique for indoor positioning system based on Wi-Fi received signal strength indication,” 2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), pp.48-57, Oct. 2014.
M.E. Rush, M. Ali, N. Jamil, and M.M. Din, “An improved indoor positioning algorithm based on RSSI-trilateration technique for Internet of Things (IOT),” 2016 International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE), pp.72-77, July 2016.
C. Takahashi and K. Kondo, “Accuracy evaluation of an indoor positioning method using iBeacons,” IEEE 5th Global Conference on Consumer Electronics, pp.1-2, Oct. 2016.

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