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講演抄録/キーワード
講演名 2021-10-14 10:15
CNN, ResNetを用いたFinger Printにおける位置推定精度向上の実験的検討
坂西 優相河 聡山本真一郎阪井祐太兵庫県立大CS2021-52
抄録 (和) GPS推定に誤りが生じやすい屋内環境での位置推定技術として無線LANを用いた方法を検討する. 推定手法にはFinger Printを採用する. 無線LAN電波を用いてデータベース(DB)とユーザデータ(UD)を測定し, Finger Print屋内位置推定の位置推定精度向上を図る. UDとDBを比較するNN(Neural Network)はCNN(Convolutional Neural Network)を利用する. しかし, CNNでは中間層の層数増により劣化問題や勾配消失問題により推定精度が劣化することがある. 本研究ではこの問題を解決するためにResNet(Residual Network)の利用を検討する. 実験データを用いてCNN,ResNetによる位置推定精度から利用エリアの環境によりそれぞれの適用性を求めた. 
(英) Recently, indoor navigation system is one of the important technologies. We are studying
an indoor location estimation technique using wireless LAN employing a Finger Print scheme. A database (DB) and user data (UD) are measured from wireless LAN radio waves to estimate the location using the Finger Print. A CNN is utilized to compare the UD and DB. However, the CNN estimation accuracy may deteriorate due to the degradation problem caused by the increase in the number of middle layers and the gradient vanishing problem. ResNet is a solution to this problem. In this study, we have evaluated estimation accuracies of CNN and ResNet experimentally.
キーワード (和) 無線LAN / Finger Print / CNN / ResNet / / / /  
(英) Wireless LAN / Finger Print / CNN / ResNet / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 198, CS2021-52, pp. 1-5, 2021年10月.
資料番号 CS2021-52 
発行日 2021-10-07 (CS) 
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 CS2021-52

研究会情報
研究会 CS  
開催期間 2021-10-14 - 2021-10-15 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) ブロードバンドアクセス,ホームネットワーク,ネットワークサービス,通信利用アプリケーション,一般 
テーマ(英) Broadband access, Home network, Network service, Communication applications, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 CS 
会議コード 2021-10-CS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) CNN, ResNetを用いたFinger Printにおける位置推定精度向上の実験的検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Experimental Study on Improving Accuracy of Location Estimation in Finger Print Using CNN and ResNet 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 無線LAN / Wireless LAN  
キーワード(2)(和/英) Finger Print / Finger Print  
キーワード(3)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(4)(和/英) ResNet / ResNet  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 坂西 優 / Yu Sakanishi / サカニシ ユウ
第1著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ of Hyogo)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 相河 聡 / Satoru Aikawa / アイカワ サトル
第2著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ of Hyogo)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 山本 真一郎 / Shinichiro Yamamoto / ヤマモト シンイチロウ
第3著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ of Hyogo)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 阪井 祐太 / Yuta Sakai / サカイ ユウタ
第4著者 所属(和/英) 兵庫県立大学 (略称: 兵庫県立大)
University of Hyogo (略称: Univ of Hyogo)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-10-14 10:15:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 CS 
資料番号 CS2021-52 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.198 
ページ範囲 pp.1-5 
ページ数
発行日 2021-10-07 (CS) 


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