ブースティングを用いたアクセスポイントの重要性を考慮したWi-Fi屋内位置推定手法(「ユビキタスコンピューティング技術とサービスコンピューティング」及び一般)

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  • Robust Wi-Fi Fingerprinting based on Boosting Considering Signal Strength Stability of APs

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抄録

近年,Wi-Fi電波による屋内位置推定の研究が数多く行われている.最も一般的な手法であるWi-Fiフィンガープリンティングは,屋内の多数の場所においてあらかじめ計測しておいたWi-Fi電波強度の分有情報を用いて位置推定を行う.しかしながら従来のフィンガープリンティングでは,観測されたWi-Fi電波全てを使用するため,モバイルアクセスポイントなどの位置推定に適さないアクセスポイントからの電波が観測された場合,位置推定に不要な特徴量が増え,その結果推定精度が低下してしまうという問題がある.また多数のアクセスポイントを用いた場合,推定に用いられる特徴ベクトルの次元数が増え,次元の呪いにより正しく位置推定が行えないという問題がある.そこで本研究では,さまざまな弱位置推定器からなる,Boosted位置推定器を用いることでこの問題に対応する.それぞれの弱位置推定器では,ランダムに選んだ少数のアクセスポイントからの電波のみを用いて位置を推定する.このとき,各アクセスポイントがどの程度位置推定に適しているかを学習データから評価し,評価の高いアクセスポイントを多く使用する弱位置推定器ほど,その重みを大きくする.どのアクセスポイントが位置推定に適しているかは,対象とする屋内環境の領域(エリア)によって異なると考えられるため,事前にいくつかのエリアを設定し,それぞれのエリアに対して弱位置推定器ごとの重みを決定することで精度の改善を試みる.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1570009752991856768
  • NII論文ID
    110009945890
  • NII書誌ID
    AA12575989
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • CiNii Articles

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