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J-GLOBAL ID：202102282741360890   整理番号：21A2572451

WLAN指紋位置決めシステムにおける自己適応局所線形埋込み(LLE)とグラフベースラベル伝搬を融合する高速無線マップ構築法【JST・京大機械翻訳】

A Fast Radio Map Construction Method Merging Self-Adaptive Local Linear Embedding (LLE) and Graph-Based Label Propagation in WLAN Fingerprint Localization Systems

著者 (4件)： Ni Yepeng (School of Data Science and Media Intelligence, Communication University of China, No.1 Dingfuzhuang East Street, Chaoyang District, Beijing 100024, China) ,  Chai Jianping (School of Data Science and Media Intelligence, Communication University of China, No.1 Dingfuzhuang East Street, Chaoyang District, Beijing 100024, China) ,  Wang Yan (School of Data Science and Media Intelligence, Communication University of China, No.1 Dingfuzhuang East Street, Chaoyang District, Beijing 100024, China) ,  Fang Weidong (Key Laboratory of Wireless Sensor Network & Communication, Shanghai Institute of Micro-System and Information Technology, Chinese Academy of Sciences, Shanghai 201800, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 3  ページ： 767  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  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： 屋内WLAN指紋位置確認システムは,スマートフォンを含む様々なモバイルデバイスへの実装の単純さのために広く応用されている。しかし,無線マップと名付けた指紋データベースのための受信信号強度表示(RSSI)サンプルを収集することは,かなり労働集約的で時間がかかる。問題を解決するために,本論文は,無線マップを構築するために,半教師つき自己適応局所線形埋込みアルゴリズムを提案した。最初に,この方法は,高次元RSSIサンプルの次元を減らし,隣接重み行列を抽出するために,多様体学習に基づく自己適応局所線形埋込み(SLLE)アルゴリズムを使用する。第二に,グラフベースラベル伝搬(GLP)アルゴリズムを用いて,多数のラベル無しRSSIサンプルから少数のラベル付きRSSIサンプルまでの半教師つき学習により無線マップを構築した。最後に,オンライン位置決めを実現するために,無線マップ構築に用いるk自己適応近傍重み(kSNW)アルゴリズムを提案した。実際の屋内環境で行った実験の結果は,提案した方法が大量のラベル付きサンプルに対する需要を低減し,良好な位置決め精度を達成することを示した。25%のラベル付きRSSIサンプルだけで,このシステムは位置決め誤差の3m以内で88%以上の位置決め精度を得ることができる。Copyright 2021 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： アルゴリズム ,  位置決め ,  屋内環境 ,  線形性 ,  *指紋 ,  高次元 ,  *無線LAN ,  スマートフォン
準シソーラス用語： *ワイヤレス ,  モバイルデバイス ,  位置決め精度 ,  半教師つき学習 ,  オンライン ,  受信信号強度 ,  *位置決めシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 屋内位置決め ,  無線地図 ,  LLE ,  多様体学習 ,  グラフベースラベル伝搬

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  電子航法一般  (ND14010O)

引用文献 (27件)：

• Liu, H.; Darabi, H.; Banerjee, P.; Liu, J. Survey of Wireless Indoor Positioning Techniques and Systems. IEEE Trans. Syst. Man Cybern. Part C Appl. Rev. 2007, 37, 1067-1080.
• Honkavirta, V.; Perälä, T.; Ali-Loytty, S.; Piche, R. A comparative survey of WLAN location fingerprinting methods. In Proceedings of the 2009 6th Workshop on Positioning, Navigation and Communication, Hannover, Germany, 19 March 2009; pp. 243-251.
• Tang, J.; Hong, R.; Yan, S.; Chua, T.-S.; Qi, G.-J.; Jain, R. Image annotation by k NN-sparse graph-based label propagation over noisily tagged web images. ACM Trans. Intell. Syst. Technol. 2011, 2, 1-15.
• Roweis, S.T.; Saul, L.K. Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding. Science 2000, 290, 2323-2326.
• Ledlie, J.; Park, J.-G.; Curtis, D.; Cavalcante, A.; Câmara, L.; Costa, A.; Vieira, R. Molé: A scalable, user-generated WiFi positioning engine. J. Locat. Based Serv. 2012, 6, 55-80.

タイトルに関連する用語 (12件)： WLAN ,  指紋 ,  位置決めシステム ,  自己適応 ,  線形 ,  埋込み ,  グラフ ,  ラベル伝搬 ,  融合 ,  無線 ,  マップ ,  構築