Item type |
SIG Technical Reports(1) |
公開日 |
2017-01-12 |
タイトル |
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タイトル |
Wi-Fi電波強度を利用した機械学習による屋内位置推定における環境変化への適応手法 |
タイトル |
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言語 |
en |
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タイトル |
Adaptation Techniques for Environmental Change for Indoor Location Estimation by Machine Learning with Wi-Fi RSSI |
言語 |
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言語 |
jpn |
キーワード |
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主題Scheme |
Other |
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主題 |
IoT,モバイルと無線ネットワーク |
資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属 |
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電気通信大学 |
著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
著者所属(英) |
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en |
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The University of Electro-Communications |
著者名 |
濱田, 航一
沼尾, 雅之
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著者名(英) |
Koichi, Hamada
Masayuki, Numao
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論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
GPS 衛星の電波の届かない屋内でも既存のインフラを用いて低コストで容易に利用できる位置推定手法として,Wi-Fi の電波強度を用いた手法の研究が行われている.中でも,機械学習を用いた Fingerprint 方式は,障害物や反射波などの影響による不規則な電波減衰の発生する環境でも高い精度で推定が行えるという利点がある.しかし,電波強度は周囲の環境や天候,人の出入り,家具の移動など様々な要因によって安定せず,この方式であっても精度の低下が発生してしまう.本研究では,Wi-Fiの電波強度を用いた機械学習による位置推定手法について,誤差を 2 種類定義し,このうち,環境変化に起因する誤差の軽減を試みた. |
書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10116224 |
書誌情報 |
研究報告マルチメディア通信と分散処理(DPS)
巻 2017-DPS-169,
号 3,
p. 1-6,
発行日 2017-01-12
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ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8906 |
Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |