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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2025-11-06 13:04 Raspberry Piを利用した量子化CSIと深層学習による屋内位置推定の検討 ○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）  CS2025-42 |
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| 抄録 | （和） | 近年，モノのインターネット（Internet of Things; IoT）の急速な発展により，屋内測位の重要が高まっている．屋外測位においてはグローバル・ポジショニング・システム（Global Positioning System; GPS）が利用されるのに対し，屋内測位では障害物によりGPS信号は遮断されるため利用できない．そこで，Wi-Fi信号における無線通信路の伝搬特性を表すチャネル状態情報（Channel State Information; CSI）の利用が広く検討され，著者らも適切に数値表現に制限を与えた量子化CSIと深層学習を用いた手法をこれまでに提案した．本研究は，実環境での有効性を確認するため，Raspberry Piによる検証実験を行い，その進捗状況を報告する． |
| （英） | In recent years, the rapid development of the Internet of Things (IoT) has increased the importance of indoor localization. While the Global Positioning System (GPS) is widely used for outdoor localization, it cannot be applied indoors because GPS signals are blocked by obstacles. As a result, the use of channel state information (CSI), which represents the propagation characteristics of wireless communication channels in Wi-Fi signals, has been extensively studied for indoor localization. The authors have also proposed a method based on quantized CSI and deep learning. In this study, we present experimental results using Raspberry Pi to verify the effectiveness of our proposed method in real environments. | |
| キーワード | （和） | 屋内測位 / 深層学習 / 量子化 / CSI / CNN / / / |
| （英） | Indoor Localization / Deep Learning / Quantization / CSI / CNN / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 224, CS2025-42, pp. 15-16, 2025年11月. | |
| 資料番号 | CS2025-42 | |
| 発行日 | 2025-10-29 (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 | CS2025-42 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CS |
| 開催期間 | 2025-11-05 - 2025-11-07 |
| 開催地（和） | シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 |
| 開催地（英） | Sinfonia Technology Hibiki Hall Ise |
| テーマ（和） | ホームネットワーク，感覚情報ネットワーク，量子ネットワーク，ネットワークサービス，CPS/デジタルツイン，通信利用アプリケーション，一般 |
| テーマ（英） | Home networks, Sensory information networks, Quantum networks, Network service, CPS/Digital twin, Communication applications, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CS |
| 会議コード | 2025-11-CS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | Raspberry Piを利用した量子化CSIと深層学習による屋内位置推定の検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Study on Indoor Localization Using Quantized CSI and Deep Learning with Raspberry Pi |
| 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） | CNN / CNN |
| 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 | 2025-11-06 13:04:00 |
| 発表時間 | 2分 |
| 申込先研究会 | CS |
| 資料番号 | CS2025-42 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.224 |
| ページ範囲 | pp.15-16 |
| ページ数 | 2 |
| 発行日 | 2025-10-29 (CS) |
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