@article{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00098372, author = {津田, 祐輝 and 孔, 全 and 前川, 卓也 and Yuki, Tsuda and Quan, Kong and Takuya, Maekawa}, issue = {1}, journal = {情報処理学会論文誌}, month = {Jan}, note = {本論文では,Wi-Fi位置計測における大きい誤差を持つ計測エラーの検出,修正を行う手法を提案する.Wi-Fi位置計測において,参照するアクセスポイントの移動や位置データベースの劣化により,数十mを超える計測誤差が発生することがある.提案手法では,過去のWi-Fi計測位置の履歴から現在位置を推定し,Wi-Fi計測位置と比較することでWi-Fi計測エラーを検出,修正する.このとき,ユーザのコンテキストによって,位置推定の性能が大きく変化するため,様々な特性を持つ位置推定手法を複数用いることで,コンテキストアウェアなエラー検出フレームワークを構築する.評価実験では,実際に様々なコンテキストを想定して,収集したWi-Fi位置計測データを使用し,提案手法の有効性を検証した., In this paper, we propose methods that detect and correct large errors in Wi-Fi based localization. Because of the movement of reference Wi-Fi access points, we sometimes get a Wi-Fi position that has more than dozens of meters errors. In this paper, we detect and correct such errors automatically by comparing current Wi-Fi position with current positions predicted from a history of Wi-Fi positions. However, performances of the position predictors change greatly with the user's context (e.g. migration speed and density of access points around the user). So, we design context-aware frameworks for error detection and correction by employing an ensemble of predictors that have strengths and weakness for different contexts.}, pages = {378--388}, title = {Wi-Fi位置計測のための計測エラー検出および修正手法}, volume = {55}, year = {2014} }