| 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 | 2026-01-26 10:00 ［ショートペーパー］NLOS環境下におけるFTMを用いた屋内位置推定における周波数帯域の影響評価 ○永井拓磨・窪 結奈・大川原和志・砂子阪裕大（富山高専）・中村公紀・角 武憲（三菱電機）・小熊 博（富山高専）  SR2025-65 |
|
| 抄録 | （和） | 本稿では，建屋内の廊下（NLOS：Non-Line-of-Sight）環境下における屋内位置測位にて，使用周波数が測位精度へ与える影響を実測で確認した．基礎特性では2.4GHz帯を使用した場合，5GHz帯に対して高い精度を得られるため，廊下環境下でも同様と予想した．実験の結果，廊下の測定データに対する機械学習を用いた位置推定では，2.4GHz帯使用時がより高精度であることが確認できた．2.4GHz帯ではFTM（Fine Time Measurement）対応アクセスポイントを2台から1台に減らしても0.5m誤差率が77%程度を維持したにもかかわらず，5GHz帯では63%まで低下した． |
| （英） | This study examines the impact of operating frequency on positioning accuracy in indoor localization under non-line-of-sight (NLOS) corridor conditions within a building. Based on fundamental characteristics, the 2.4 GHz band was expected to outperform the 5 GHz band, and similar behavior was anticipated in corridor environments. Experimental results, however, revealed that machine learning-based position estimation using corridor measurement data achieved superior accuracy with the 2.4 GHz band. Notably, even when the number of Fine Time Measurement (FTM)-enabled access points was reduced from two to one, the proportion of estimates within a 0.5 m error margin remained approximately 77% for the 2.4 GHz band, whereas it declined to 63% for the 5 GHz band. These findings indicate that, contrary to initial expectations, the 2.4 GHz band provides greater robustness for indoor positioning in NLOS corridor scenarios, offering practical insights for optimizing frequency selection in real-world deployments. | |
| キーワード | （和） | 屋内位置推定 / FTM / 機械学習 / / / / / |
| （英） | Indoor Location Estimation / FTM / machine learning / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 336, SR2025-65, pp. 7-9, 2026年1月. | |
| 資料番号 | SR2025-65 | |
| 発行日 | 2026-01-19 (SR) | |
| 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 | SR2025-65 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SR |
| 開催期間 | 2026-01-26 - 2026-01-28 |
| 開催地（和） | 山形テルサ（山形県） |
| 開催地（英） | Yamagata Terrsa |
| テーマ（和） | AI/機械学習、IoT、分散ネットワーク、一般 |
| テーマ（英） | AI/machine learning, IoT, Distributed networking, general topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SR |
| 会議コード | 2026-01-SR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | NLOS環境下におけるFTMを用いた屋内位置推定における周波数帯域の影響評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Evaluating Frequency Band Effects on FTM Indoor Localization under NLOS Environments |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Location Estimation |
| キーワード(2)（和/英） | FTM / FTM |
| 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） | 永井 拓磨 / Takuma Nagai / ナガイ タクマ |
| 第1著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT. Toyama (略称： NIT. Toyama) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 窪 結奈 / Yuina Kubo / クボ ユイナ |
| 第2著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT. Toyama (略称： NIT. Toyama) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大川原 和志 / Takaashi Ookawahara / オオカワハラ タカシ |
| 第3著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT. Toyama (略称： NIT. Toyama) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 砂子阪 裕大 / Yudai Sunagozaka / スナゴザカ ユウダイ |
| 第4著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT. Toyama (略称： NIT. Toyama) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | 中村 公紀 / Koki Nakamura / ナカムラ コウキ |
| 第5著者 所属（和/英） | 三菱電機 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） | 角 武憲 / Takenori Sumi / スミ タケノリ |
| 第6著者 所属（和/英） | 三菱電機 (略称： 三菱電機) Mitsubishi Electric (略称： Mitsubishi Electric) |
| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） | 小熊 博 / Hiroshi Oguma / オグマ ヒロシ |
| 第7著者 所属（和/英） | 富山高専 (略称： 富山高専) NIT. Toyama (略称： NIT. Toyama) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-01-26 10:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | SR |
| 資料番号 | SR2025-65 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.336 |
| ページ範囲 | pp.7-9 |
| ページ数 | 3 |
| 発行日 | 2026-01-19 (SR) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]