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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2019-07-11 10:40 ［ポスター講演］BLEとコンパスセンサを用いた機械学習による屋内位置推定に関する一検討 ○田崎宏大・高橋拓海（阪大）・衣斐信介（同志社大）・三瓶政一（阪大）  RCC2019-29 NS2019-65 RCS2019-122 SR2019-41 SeMI2019-38 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，観測された BLE (Bluetooth Low Energy) の受信電力強度 (RSSI: Received Signal Strength Indication) を用いたフィンガープリントによる屋内位置推定を検討する． フィンガープリント推定では，予め決められた位置推定の候補点に送信機を置いた場合に，各受信機で得られる RSSI の組合せを訓練データとして事前に測定しておき，推定時に各受信機で得られた RSSI と訓練データを照合して最尤推定を行う． 実環境の反射等の影響を考慮に入れて推定を行うことができ，3点測位のような理論式に基づく手法よりも，比較的高い位置推定精度が得られることが報告されている． しかし実際のデバイスでは，無指向性の送信アンテナであっても，同一候補点上であるにもかかわらず，送信機の微妙な向きの違いで RSSI 分布の特性が変化してしまう． このような状況下では，訓練データを作成した際のRSSIと僅かに異なるだけで，フィンガープリント推定精度が大幅に低下してしまう． この問題を解決するため，近年の多機能端末に標準搭載されているコンパスセンサから得られる角度情報を併用することで，推定精度の悪化を補償する手法を検討する． また，得られた大規模な RSSI のデータセットを機械学習の枠組みで扱うことにより，機械学習ベースの試行的推定手法を用いた位置推定についても検討する． |
| （英） | This paper deals with an indoor localization problem based on fingerprint estimation using the received signal strength indication (RSSI) observation of BLE (Bluetooth Low Energy) beacon signals. In fingerprint estimation, a site-survey is conducted in advance to build the radio map which can be used to match radio signatures with specific locations, thus, it can take the impacts of real-environment into consideration. However, even if we utilize omni-directional antennas and the transmitter is on the same position, the distribution of RSSI changes due to the subtle difference in the orientation of the transmitter in real-environment. Under such conditions, the fingerprint-based estimation accuracy is significantly degraded owing to mismatch with the map based on training data. To solve the problem, we consider to capture the pseudo directivity of transmit antenna by using the angular information obtained from the compass sensor that is installed as standard on the multi-functional terminals in fingerpring framework. The estimator is constructed in machine learning based multinomial logistic regression with the RSSI data set. The experimental results show the validity of proposed position estimation algorithm. |
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| キーワード | （和） | 屋内位置推定 / BLE / フィンガープリント / 機械学習 / 角度情報 / / / |
| （英） | Indoor Localization / BLE / Fingerprint / Machine Learning / Angular Information / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 108, RCS2019-122, pp. 115-120, 2019年7月. | |
| 資料番号 | RCS2019-122 | |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | RCC2019-29 NS2019-65 RCS2019-122 SR2019-41 SeMI2019-38 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI RCS NS SR RCC |
| 開催期間 | 2019-07-10 - 2019-07-12 |
| 開催地（和） | I-Siteなんば（大阪） |
| 開催地（英） | I-Site Nanba（Osaka） |
| テーマ（和） | 特集セッション「AI時代の将来無線に向けた通信・ネットワーク制御」 ，一般 |
| テーマ（英） | Communication and Networked Control for the Future Radio of the AI Age, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2019-07-SeMI-RCS-NS-SR-RCC |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | BLEとコンパスセンサを用いた機械学習による屋内位置推定に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Indoor Localization Based on Machine Learning with BLE with Compass Sensor |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Localization |
| キーワード(2)（和/英） | BLE / BLE |
| キーワード(3)（和/英） | フィンガープリント / Fingerprint |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 角度情報 / Angular Information |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 田崎 宏大 / Kodai Tasaki / タサキ コウダイ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi / タカハシ タクミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi / イビ シンスケ |
| 第3著者 所属（和/英） | 同志社大学 (略称： 同志社大) Doshisha University (略称： Doshisha Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 三瓶 政一 / Seiich Sampei / サンペイ セイイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2019-07-11 10:40:00 |
| 発表時間 | 80分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCC2019-29, NS2019-65, RCS2019-122, SR2019-41, SeMI2019-38 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.106(RCC), no.107(NS), no.108(RCS), no.109(SR), no.110(SeMI) |
| ページ範囲 | pp.93-98(RCC), pp.119-124(NS), pp.115-120(RCS), pp.125-130(SR), pp.107-112(SeMI) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
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