2024-03-29T22:45:49Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:002037582024-03-29T05:26:34Z01164:04061:10116:10175
歩行中に収集する無線電波強度データに基づく高精度屋内測位モデルjpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00203663/Technical Reporthttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=203758&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan現在,東京工業大学現在,東京工業大学現在,東京工業大学大森, 淳貴須ヶ﨑, 聖人下坂, 正倫無線電波強度を用いた屋内測位は IoT や AR などの分野で需要が高まる一方,測位モデルの構築に要するデータ収集のコストの大きさが問題となっている.そのため歩行中に収集された無線電波強度データの利用によるデータ収集コスト削減を試みる研究も行われていたが,それらは全てのアクセスポイントについてのデータが同時に得られているという仮定に従っていた.しかし,実際はアクセスポイント毎のデータの取得は独立して非同期的に行われており,測位精度の低下の要因となっていた.そこで本論文では歩行中に得られた無線電波強度データの計測時刻の非同期性に着目した,低コストかつ高精度な屋内測位モデルを提案する.具体的には,以下の 2 つの手順の繰り返しにより実現する.1) アクセスポイント毎に独立に電波強度の空間分布をガウス過程回帰により求め,それに従いデータ取得位置を推定する操作を繰り返し行う.2) 取得位置推定後のデータに対し欠損値をサンプリングにより補完したデータを用いて測位モデルを学習する.また,実際の無線電波強度データを用いた評価により,提案手法の有用性を示した.AA11838947研究報告ユビキタスコンピューティングシステム(UBI)2020-UBI-655172020-02-242188-86982020-02-28