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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-04-24 09:55 数値表現に着目した効果的な量子化CSIと深層学習による屋内測位の検討 ○本間晴羽・井田悠太（山口大）・大平康旦（鹿児島大）・黒田 翔（FXシステムズ）・松元隆博（鹿児島大）  CS2025-2 |
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| 抄録 | （和） | 近年，チャネル状態情報（Channel State Information; CSI）を用いた深層学習（Deep Learning; DL）に基づく屋内測位に関する議論が活発である．先行研究では，特徴量として利用されるCSI表現として極座標系や直交座標系が考慮されてきたが，数値表現に着目した検証に関しては非常に限定的である．そこで本研究では，数値表現に着目した効果的な量子化CSIと深層学習による屋内測位を検討する．コンピュータシミュレーションを用いて，理想的な屋内環境を想定し，単純な学習モデルであるディープニューラルネットワーク（Deep Neural Network; DNN）や畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network; CNN）の学習を行うことで，適切な量子化を行うことによる数値表現の制限に起因して，DLの推論精度が向上することにより測位精度が改善されることを明らかにした. |
| （英） | In recent years, deep learning (DL)-based indoor localization using channel state information (CSI) has been actively studied. Previous research has considered polar and Cartesian coordinate systems as CSI representations used as input features. However, investigations focusing on the numerical representation of CSI have been highly limited. Therefore, in this paper, we propose the indoor localization method with effective quantized CSI and DL focusing on numerical representation. In the computer simulation, we assume ideal indoor conditions and the usage of simple learning models such as deep neural networks (DNN) and convolutional neural networks (CNN). From this result, the optimum quantization with limited numerical representation has shown the improved localization accuracy. This improvement is attributed to the constraints imposed on the numerical representation, which enhance the inference performance of DL models. | |
| キーワード | （和） | 屋内測位 / 深層学習 / 量子化 / CSI / / / / |
| （英） | Indoor Localization / Deep Learning / Quantization / CSI / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 13, CS2025-2, pp. 7-12, 2025年4月. | |
| 資料番号 | CS2025-2 | |
| 発行日 | 2025-04-17 (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 | CS2025-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS CQ SAT |
| 開催期間 | 2025-04-24 - 2025-04-25 |
| 開催地（和） | KDDI維新ホール 201B/C会議室 |
| 開催地（英） | KDDI restortion hole 201B/C room |
| テーマ（和） | 光／無線アクセスとそれらの融合、通信行動、QoEと心理、QoS、通信品質の評価・計測・制御・最適化、ネットワークサービス、無線ネットワーク、MIMO・ダイバーシチ・マルチプレキシング、NTNの品質制御・管理技術、超カバレッジ拡張、衛星通信技術、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2025-04-CS-CQ-SAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 数値表現に着目した効果的な量子化CSIと深層学習による屋内測位の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Indoor Localization with Effective Quantized CSI and DL Focusing on Numerical Representation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 屋内測位 / Indoor Localization |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 量子化 / Quantization |
| キーワード(4)（和/英） | CSI / CSI |
| 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） | 本間 晴羽 / Seiha Homma / ホンマ セイハ |
| 第1著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 井田 悠太 / Yuta Ida / イダ ユウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 山口大学 (略称： 山口大) Yamaguchi University (略称： Yamaguchi Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大平 康旦 / Yasuaki Ohira / オオヒラ ヤスアキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 黒田 翔 / Sho Kuroda / クロダ ショウ |
| 第4著者 所属（和/英） | エフエクスシステムズ株式会社 (略称： FXシステムズ) FX Systems Corporation (略称： FX Systems) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松元 隆博 / Takahiro Matsumoto / マツモト タカヒロ |
| 第5著者 所属（和/英） | 鹿児島大学 (略称： 鹿児島大) Kagoshima University (略称： Kagoshima Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2025-04-24 09:55:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2025-2 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.13 |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2025-04-17 (CS) |
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