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アイテム
Gaussian Mixture Modelを用いた無線LAN位置推定手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/73604
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/736041183be8f-c8a8-4573-9b9b-a71192c6641e
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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![]() |
Copyright (c) 2011 by the Information Processing Society of Japan
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オープンアクセス |
Item type | Journal(1) | |||||||
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公開日 | 2011-03-15 | |||||||
タイトル | ||||||||
タイトル | Gaussian Mixture Modelを用いた無線LAN位置推定手法 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | en | |||||||
タイトル | A Wireless LAN Location Estimation Method Based on Gaussian Mixture Model | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
主題Scheme | Other | |||||||
主題 | 特集:マルチメディア、分散、協調とモバイルシステム | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
資源タイプ | journal article | |||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属 | ||||||||
名古屋大学大学院工学研究科 | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者所属(英) | ||||||||
en | ||||||||
Department of Engineering, Nagoya University | ||||||||
著者名 |
藤田, 迪
梶, 克彦
河口, 信夫
× 藤田, 迪 梶, 克彦 河口, 信夫
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著者名(英) |
Susumu, Fujita
Katsuhiko, Kaji
Nobuo, Kawaguchi
× Susumu, Fujita Katsuhiko, Kaji Nobuo, Kawaguchi
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論文抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | モバイル端末の普及や,家庭や公共施設などへの無線LANアクセスポイントの設置個所の増加にともない,屋内・屋外を問わず電波を受信可能な無線LAN情報を利用した位置推定手法が注目されている.一般に屋内における位置推定のアプリケーションでは屋外に比べて高い精度が細かい時間幅で要求される.しかし従来の無線LAN位置推定手法では,推定精度を向上させるためには非常に大規模なデータベースが必要であり,かつ膨大な計算量が必要であるという課題がある.そこで本研究では,まず大規模な無線LANデータベースをGaussian Mixture Model(GMM)によって表現することで,無線LAN情報のデータ量を従来の95%以上削減する手法を提案する.次に,計算量を調整可能なParticle Filterを用いた位置推定手法を提案する.評価実験を実施した環境では,本手法により6~10m程度の精度でのリアルタイム位置推定が可能であった. | |||||||
論文抄録(英) | ||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||
内容記述 | Recently, location estimation systems using WLAN are getting popular, because WLAN access points are widely introduced to general houses and public facilities. We can receive the signal of WLAN regardless of indoor and outdoor, so that WLAN is available for indoor location estimation. Conventional researches of location estimation have a problem that needs a huge WLAN database and a large computation. In this paper, we propose a modeling method of WLAN database using Gaussian Mixture Model (GMM) and a location estimation method using particle filter. Consequently, we succeeded in reducing the amount of WLAN data to about 5%. In this time's experiment environment, accuracy of realtime location estimation was about 6~10m. | |||||||
書誌レコードID | ||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 52, 号 3, p. 1069-1081, 発行日 2011-03-15 |
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ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 1882-7764 |