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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-10-10 16:05 Indoor Localization Using Router-to-Router RSSI and Transfer Learning for Dynamic Environments ○Liuyi Yang・Patrick Finnerty・Chikara Ohta（Kobe Univ.）  NS2024-109 |
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| 抄録 | （和） | With the increasing demand for indoor localization, received signal strength indicator (RSSI)-based fingerprint localization has gained widespread attention due to its low equipment costs. Traditional methods use RSSI data collected from user devices as fingerprint features to train localization models. We extend this method by also collecting RSSI data between wireless access routers as additional fingerprint features, resulting in a nearly 20% increase in localization accuracy. However, changes in the indoor environment, such as opening and closing doors or moving furniture, could render existing models ineffective. Re-collecting data and re-training models would be labor-intensive and time-consuming. To address this issue, we propose a multi-task domain-adversarial transfer learning method that extracts consistent features before and after environment changes. By re-collecting only 20% of the data, our method improves localization accuracy from 19% to 41% and reduces the mean error distance (MED) from 3 m to 1.7 m. |
| （英） | With the increasing demand for indoor localization, received signal strength indicator (RSSI)-based fingerprint localization has gained widespread attention due to its low equipment costs. Traditional methods use RSSI data collected from user devices as fingerprint features to train localization models. We extend this method by also collecting RSSI data between wireless access routers as additional fingerprint features, resulting in a nearly 20% increase in localization accuracy. However, changes in the indoor environment, such as opening and closing doors or moving furniture, could render existing models ineffective. Re-collecting data and re-training models would be labor-intensive and time-consuming. To address this issue, we propose a multi-task domain-adversarial transfer learning method that extracts consistent features before and after environment changes. By re-collecting only 20% of the data, our method improves localization accuracy from 19% to 41% and reduces the mean error distance (MED) from 3 m to 1.7 m. | |
| キーワード | （和） | / / / / / / / |
| （英） | RSSI / transfer learning / indoor localization / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 197, NS2024-109, pp. 103-108, 2024年10月. | |
| 資料番号 | NS2024-109 | |
| 発行日 | 2024-10-02 (NS) | |
| 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 | NS2024-109 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NS |
| 開催期間 | 2024-10-09 - 2024-10-11 |
| 開催地（和） | 徳島大学 + オンライン開催 |
| 開催地（英） | Tokushima University + Online |
| テーマ（和） | ネットワークアーキテクチャ(オーバレイ、P2P、ユビキタスNW、スケールフリーNW、アクティブNW、NGN・新世代NW、IoT、エッジコンピューティング)、次世代パケットトランスポート(高速Ethernet、IP over WDM、マルチサービスパケット技術、MPLS)、グリッド、一般 |
| テーマ（英） | Network architecture (5G, Local 5G, Beyond5G, Mobile networks, Ad-hoc and sensor networks, Overlay and P2P networks, Programmable networks, SDN/NFV, IoT, Network slicing), Next generation packet transport (High speed Ethernet, IP over WDM, Multi-service package technology, MPLS), Grid, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NS |
| 会議コード | 2024-10-NS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Indoor Localization Using Router-to-Router RSSI and Transfer Learning for Dynamic Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | / RSSI |
| キーワード(2)（和/英） | / transfer learning |
| キーワード(3)（和/英） | / indoor localization |
| 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） | 楊 劉毅 / Liuyi Yang / ヨウ リュウギ |
| 第1著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | フィネルティ パトリック / Patrick Finnerty / フィネルティ パトリック |
| 第2著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 太田 能 / Chikara Ohta / オオタ チカラ |
| 第3著者 所属（和/英） | 神戸大学 (略称： 神戸大) Kobe University (略称： Kobe Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-10-10 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | NS |
| 資料番号 | NS2024-109 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.197 |
| ページ範囲 | pp.103-108 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-10-02 (NS) |
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