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| 講演名 | 2020-03-05 10:35 機械学習を用いた Wi-Fi と BLE の統合フィンガープリントによるマルチユーザ屋内位置推定に関する一検討 ○土田舜典・高橋拓海（阪大）・衣斐信介（同志社大）・三瓶政一（阪大）  RCS2019-353 |
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| 抄録 | （和） | 近年，スマートフォンやタブレットの位置情報を利用したサービスが拡大している．屋外での位置推定には GNSS (Global Navigation Satellite System) の利用が一般的であるが，屋内 NLOS(Non-Line Of Site) 環境下では推定精度が著しく低下する．屋内位置推定法としては， Wi-Fi の RSSI (Received Signal Strength Indicator) を利用したフィンガープリントに基づく位置推定手法が広く検討されており，観測点となる受信機を複数設置し，観測情報に適切な統計処理を施すことで推定精度の向上を図ることができる．本稿では，Wi-Fi の他に標準搭載されている無線通信規格である BLE (Bluetooth Low Energy) の観測情報も併用し，大規模観測情報を用いた機械学習ベースの位置推定精度の向上を図る．また，複数の送信機を用いたマルチユーザによる観測も行い，推定時に個々を識別する効果を確認する． |
| （英） | In recent years, services using geo-location information of smartphones and tablets have been expanding.Although GNSS (Global Navigation Satellite System) is generally utilized for outdoor localization, the estimation accuracy is significantly deteriorated in indoor NLOS (Non-Line Of Site) environments.As a typical indoor localization method, a method based on fingerprints using Received Signal Strength Indicator (RSSI) of Wi-Fi has been widely studied. In this case, the localization accuracy can be improved by installing multiple receivers as observation points and applying appropriate statistical processing to observation values.In this paper, we aim to improve the accuracy of machine learning-assisted localization using large-scale observations by using BLE (Bluetooth Low Energy), in addition to Wi-Fi.Furthermore, observations in multiple user environments are also performed, and the effect of discriminating each individual is confirmed. | |
| キーワード | （和） | 屋内位置推定 / Wi-Fi / BLE / フィンガープリント / 機械学習 / / / |
| （英） | Indoor Localization / Wi-Fi / BLE / Fingerprint / Machine Learning / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 448, RCS2019-353, pp. 177-182, 2020年3月. | |
| 資料番号 | RCS2019-353 | |
| 発行日 | 2020-02-26 (RCS) | |
| ISSN | 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 | RCS2019-353 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS SR SRW |
| 開催期間 | 2020-03-04 - 2020-03-06 |
| 開催地（和） | 東京工業大学 |
| 開催地（英） | Tokyo Institute of Technology |
| テーマ（和） | 移動通信ワークショップ |
| テーマ（英） | Mobile Communication Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | RCS |
| 会議コード | 2020-03-RCS-SR-SRW |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いた Wi-Fi と BLE の統合フィンガープリントによるマルチユーザ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 for a Multiuser Environment based on Unified Fingerprint of Wi-Fi and Bluetooth Low Energy using Machine Learning |
| 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） | Wi-Fi / Wi-Fi |
| キーワード(3)（和/英） | BLE / BLE |
| キーワード(4)（和/英） | フィンガープリント / Fingerprint |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| 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） | 土田 舜典 / Shunsuke Tsuchida / ツチダ シュンスケ |
| 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 / Seiichi 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.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-05 10:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | RCS |
| 資料番号 | RCS2019-353 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.448 |
| ページ範囲 | pp.177-182 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (RCS) |
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