Boostingを用いた環境変化に頑健なWi-Fi屋内位置推定手法の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2013-10-29
• タイトル: Boostingを用いた環境変化に頑健なWi-Fi屋内位置推定手法の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Robust Wi-Fi Indoor Positioning Method using Boosting
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 位置
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: 大阪大学大学院情報科学研究科
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属: NTTコミュニケーション科学基礎研究所
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): NTT Communication Science Laboratories
• 著者名: 谷内, 大祐; 前川, 卓也; 鈴木, 潤; 岸野, 泰恵
• 著者名(英): Daisuke, Taniuchi; Takuya, Maekawa; Jun, Suzuki; Yasue, Kishino
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 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，屋内のたくさんの場所においてあらかじめ計測しておいた Wi-Fi 信号強度の分布情報を用いて位置推定を行う．しかしながら Wi-Fi の電波環境は，周辺環境の変化やアクセスポイントの移動や消滅によって影響を受けるため，その位置推定精度は不安定である．そこで本研究では，さまざまな弱位置推定器からなる，Boosted 位置推定器を用いて環境変化に頑健な位置推定を行う．それぞれの弱位置推定器では，ランダムに選んだアクセスポイントの電波のみを用いて位置を推定する．これにより，特定のアクセスポイントからの電波に変化が起こっても，その影響を受けない弱位置推定器が存在する．そこで，提案手法ではパーティクルフィルタにより過去の軌跡から現在時刻における位置を推定し，その位置と各弱位置推定器の推定位置から，弱位置推定器の信頼性を計算する．そして，信頼度の高い弱位置推定器ほど重みを大きくして最終的な現在位置を求めることで，環境変化に頑健な位置推定を目指す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Recently, many indoor positioning techniques based on Wi-Fi signals have been studied. Wi-Fi fingerprinting technique, which is one of the most popular and practical method, makes use of the Wi-Fi received signal strength (RSS) information collected at several indoor places in advance to construct an indoor positioning model. However, changing environmental dynamics, i.e., layout changes and moving or removal of WiFi access points, may cause the instability of Wi-Fi based positioning methods. In this work, we try to cope with the instability with a boosted positioning estimator consists of several weak estimators. Each weak estimator uses only the signals from some randomly selected APs. Even when signal strength from a specific AP may change, some weak estimators that do not employ the AP are not affected by the change. In our proposed method, we track a user's coordinates with the particle filter and we evaluate each weak estimator's prediction by using the particle filter outputs. That is, we find weak estimators that are not affected by the AP by comparing the predictions and coordinates estimated by the particle filter based on the past coordinate history. Our boosted estimator computes final estimation based on the trustworthy weak estimators.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA1221543X
• 書誌情報: 研究報告ヒューマンコンピュータインタラクション（HCI）; 巻 2013-HCI-155, 号 5, p. 1-7, 発行日 2013-10-29
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会