| 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 | 2026-01-22 16:25 LOS/NLOS環境下におけるUWB屋内測位のためのLSTMとRNNの比較分析 ○橘川 迅・伊藤 尚・運上和也（富山高専）  CAS2025-64 ICTSSL2025-42 |
|
| 抄録 | （和） | 超広帯域無線（Ultra-Wideband,以下UWB）を用いた屋内位置推定における機械学習の適用ではLong Short Term Memory（LSTM）が一般的に用いられている．しかし，送信機と受信機の間に電磁波を遮る障害物があるNon Line of Sight（NLOS）環境においては障害物によるUWB測距誤差が増大し，LSTMがその誤差を内部状態に保持してしまい，位置推定精度が劣化する可能性がある．一方ゲート構造を持たない単純なRecurrent Neural Network（RNN）では勾配消失問題により過去の入力を短期間で忘却する傾向があるため，結果としてLSTMよりもノイズの影響が小さくなると想定される．そこで本研究では送信機と受信機の間に障害物がないLine of Sight（LOS）環境とNLOS環境においてRNN，LSTMによる位置推定を行い，位置推定精度の検証および比較を行う．統計分析の結果，LOS環境ではLSTMの位置推定精度がRNNよりも有意に高く，NLOS環境ではRNNの位置推定精度がLSTMよりも有意に高いことが示された．以上の結果からUWB屋内位置推定においては測定環境に応じてモデルを適切に選択することが重要であり，本研究はそのための実験的知見を与えるものである． |
| （英） | In machine-learning-based indoor positioning using ultra-wideband (UWB), Long Short-Term Memory (LSTM) networks are commonly employed. However, in non-line-of-sight (NLOS) environments where obstacles blocking the radio propagation path exist between the transmitter and the receiver, UWB ranging errors caused by these obstacles increase, and there is a risk that LSTM networks retain such error components in their internal states for a long time, which can degrade positioning accuracy. In contrast, a simple recurrent neural network (RNN) without gating structures tends to forget past inputs within a short time due to the vanishing gradient problem, which is expected to reduce the influence of such noise compared with the LSTM. This study therefore evaluates and compares the positioning accuracy of an RNN and an LSTM in both line-of-sight (LOS) and NLOS environments, where obstacles are absent and present between the transmitter and receiver, respectively. Statistical analysis showed that, in the LOS environment, the LSTM achieved significantly higher positioning accuracy than the RNN, whereas in the NLOS environment, the RNN achieved significantly higher positioning accuracy than the LSTM. These results indicate that, in UWB-based indoor positioning, it is important to appropriately select the model according to the measurement environment, and this study provides experimental findings to support such selection. | |
| キーワード | （和） | RNN / LSTM / UWB / 屋内位置推定 / LOS/NLOS環境 / / / |
| （英） | RNN / LSTM / UWB / Indoor Localization / LOS/NLOS condition / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 321, CAS2025-64, pp. 64-69, 2026年1月. | |
| 資料番号 | CAS2025-64 | |
| 発行日 | 2026-01-15 (CAS, ICTSSL) | |
| 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 | CAS2025-64 ICTSSL2025-42 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | ICTSSL CAS |
| 開催期間 | 2026-01-22 - 2026-01-23 |
| 開催地（和） | 工学院大学 新宿キャンパス |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 学生セッション、一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CAS |
| 会議コード | 2026-01-ICTSSL-CAS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | LOS/NLOS環境下におけるUWB屋内測位のためのLSTMとRNNの比較分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Comparative Analysis of LSTM and RNN for UWB Indoor Localization under LOS/NLOS Conditions |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | RNN / RNN |
| キーワード(2)（和/英） | LSTM / LSTM |
| キーワード(3)（和/英） | UWB / UWB |
| キーワード(4)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Localization |
| キーワード(5)（和/英） | LOS/NLOS環境 / LOS/NLOS condition |
| 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） | 橘川 迅 / jin Kitsukawa / キツカワ ジン |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： Toyama KOSEN) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 伊藤 尚 / Nao Ito / イトウ ナオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： Toyama KOSEN) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 運上 和也 / Kazuya Unjo / ウンジョウ カズヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山高等専門学校 (略称： 富山高専) National Institute of Technology, Toyama College (略称： Toyama KOSEN) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-22 16:25:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CAS |
| 資料番号 | CAS2025-64, ICTSSL2025-42 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.321(CAS), no.322(ICTSSL) |
| ページ範囲 | pp.64-69 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-01-15 (CAS, ICTSSL) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]