| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-07-17 17:05 到来角推定におけるWi-Fi CSI測定ツールの比較 ○田中敏基・小川将克（上智大）  SeMI2024-22 |
|
| 抄録 | （和） | Wi-Fi CSI (Channel State Information) を用いた到来角推定は，人やデバイスの追跡に活用できる．CSIを用いたMUSIC (Multiple Signal Classification)法などのスペクトル推定手法を用いたモデルベースの研究や，機械学習を用いたデータベースの研究がある．CSI測定ツールはいくつかあるが，複数の測定ツールの性能比較が行われていないため，違いが明らかではない． 本稿では，Linux 802.11n CSI ToolのAPモードとInjectionモード，Atheros CSI Tool，Nexmon CSI Extractorの4つを用いて屋外の到来角推定を行い，各CSI測定ツールの性能を比較する．0度から180度の範囲を5度刻みで測定した37のデータセットを用いて，ニューラルネットワーク回帰モデルを使用した機械学習により到来角を推定し，推定された到来角と実際の到来角との平均絶対誤差 (MAE) を用いて評価することで，測定ツールの違いを明らかにする． |
| （英） | Angle of Arrival (AoA) estimation involves tracking humans or devices. Current AoA estimation techniques can be broadly classified into two approaches: model-based estimations using spectrum estimation methods such as the multiple signal classification (MUSIC) method, and data-based estimations, specifically fingerprinting, using machine learning. Studies on AoA estimation have predominantly used specific CSI measurement tools. However, despite several available tools, their performance has yet to be compared. Thus, the differences among these tools still need to be clarified. In this paper, we conduct outdoor AoA estimation using four tools: the AP mode and Injection mode of the Linux 802.11n CSI Tool, the Atheros CSI Tool, and the Nexmon CSI Extractor. We evaluate the performance of each CSI measurement tool using 37 datasets measured at 5-degree intervals from 0 to 180 degrees. We estimate AoA through machine learning using a neural network regression model and assess the differences in the measurement tools by comparing the estimated AoA with the actual AoA, quantified using the mean absolute error (MAE). |
|
| キーワード | （和） | Channel State Information / 到来角 / 機械学習 / / / / / |
| （英） | Channel State Information / Angle of Arrival / Machine Learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 109, SeMI2024-22, pp. 46-51, 2024年7月. | |
| 資料番号 | SeMI2024-22 | |
| 発行日 | 2024-07-10 (SeMI) | |
| 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 | SeMI2024-22 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCC RCS SeMI NS SR RISING |
| 開催期間 | 2024-07-17 - 2024-07-19 |
| 開催地（和） | かでる2・７（北海道立道民活動センター） |
| 開催地（英） | Hokkaido Citizens Activities Promotion Center |
| テーマ（和） | 高信頼制御通信,無線分散ネットワーク，M2M(Machine-to-Machine)，D2D(Device-to-Device)，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SeMI |
| 会議コード | 2024-07-RCC-RCS-SeMI-NS-SR-RISING |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 到来角推定におけるWi-Fi CSI測定ツールの比較 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparison of Wi-Fi CSI Measurement Tools for Angle of Arrival Estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | Channel State Information / Channel State Information |
| キーワード(2)（和/英） | 到来角 / Angle of Arrival |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 田中 敏基 / Toshiki Tanaka / タナカ トシキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小川 将克 / Masakatsu Ogawa / オガワ マサカツ |
| 第2著者 所属（和/英） | 上智大学 (略称： 上智大) Sophia University (略称： Sophia Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-07-17 17:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SeMI |
| 資料番号 | SeMI2024-22 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.109 |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-07-10 (SeMI) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]