Wi-Fiの信号強度を用いた自律分散協調学習による広域自己位置推定

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-10
• タイトル: Wi-Fiの信号強度を用いた自律分散協調学習による広域自己位置推定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Wide Area Localization Using Autonomous Distributed Cooperative Learning with Wi-Fi Signal Strength
• 言語: jpn
• 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: 東京大学工学部電気電子工学科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Communication Engineering, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Information Science and Technology, The University of Tokyo
• 著者名: 杉崎, 勇介; 落合, 秀也; 江崎, 浩
• 著者名(英): Yusuke, Sugizaki; Hideya, Ochiai; Hiroshi, Esaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: Wi-Fi の信号情報から自己位置推定を行う研究はこれまでにも行われてきたが，本研究では Wi-Fi の受信信号強度から現在位置を取得する自己位置推定タスクにおいて機械学習を用いた手法を提案する．また，Wireless Ad-Hoc Federated Learning (WAFL) のアプリケーションへの応用として Wi-Fi による自己位置推定を WAFL を用いて検証し，ノード間のアドホック通信という横のつながりのみによって広域な位置推定を行う機械学習モデルを作成することを目指す．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: Although there have been previous studies on localization using Wi-Fi signal information, this study proposes a method using machine learning for a self-location estimation task that obtains the current location based on the received Wi-Fi signal strength. In addition, as an application of Wireless Ad-Hoc Federated Learning (WAFL), we will verify self-location estimation by Wi-Fi using WAFL, and aim to create a machine learning model that performs wide-area localization only by ad-hoc communication between nodes.
• 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: AN1009593X
• 書誌情報: 研究報告アルゴリズム（AL）; 巻 2022-AL-190, 号 17, p. 1-4, 発行日 2022-11-10
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8566
• 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