Improvement of indoor localization accuracy by Wi-Fi radio waves using neural network

使用神经网络通过 Wi-Fi 无线电波提高室内定位精度

• 批准号: 21K04065
• 负责人: 相河 聡
• 金额: $ 2.58万
• 依托单位: University of Hyogo
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K04065/
• 关键词: 無線LAN; 位置推定; 無線ＬＡＮ

街中などにすでに広く利用され，アクセスポイントが多数設置されている無線LANを利用し，新たなハードウェアの設置なしに，事前測定のみで位置推定を行い，その結果を用いた様々なサービスを実現することを目的とする。ユーザはスマートフォンに本研究で開発したアプリケーションをインストールすることだけで，提供サービスを受けることができるもの。本研究では機械学習および無線伝搬環境を考慮して，位置推定の高精度化，簡易化を図る。研究は実利用エリアにおいて，開発したアプリケーションをスマートフォン実機にインストールして実験的に行い，得られたデータは機械学習解析ツールを用いて解析する。本課題ではFinger Print技術を用いて，無線LANアクセスポイントからのRSSI(受信強度)による位置推定を研究する。特に機械学習により高精度化する。CNN, ResNet，回帰モデル，RNN, LSTM，条件付確率などを含めて検討する。これまで，サービスを行うエリアが複雑である場合にResNetを用いて層数を増やすことによる効果を実験的に確認し，論文が採録された。時系列情報を利用するためカルマンフィルタおよびパーティクルフィルタと回帰モデルにより座標間の位置推定の精度向上ができることを確認し，論文採録されたが，この内容は研究会で招待講演としても発表した。位置推定を行うユーザの測定データを利用して学習データにする手法を検討し，その際にユーザデータのうち学習データとして適したものを選択する手法を提案し，論文採録された。学習データ取得時の電波環境の違いによる位置推定精度低下を防ぐため，異なる環境で測定を行う方法に学習方法について提案し，国際会議で発表した。部屋単位で位置推定するような簡易場合に学習データ取得コストを低減する手法を提案し，国際会議で発表した。

Most of the customers in the street set the wireless LAN device, the new one sets the device, the location of the alarm is determined in advance, and the end result is used to detect the location of the device. The purpose of this study is to provide information and information on the basis of the current situation in this study. this study is intended to provide information on how to receive information. The purpose of this study is to improve the accuracy of location presumption and make it easier for mechanical mechanics to move the environment without line. In the study of the use of medical equipment, the use of mechanical analysis, the use of mechanical analysis, the analysis of mechanical analysis, the use of mechanical analysis, and the use of mechanical analysis. This topic is based on the application of Finger Print technology, and the research on the location presumption of Finger Print technology is based on the study of RSSI (trust strength) location estimation. Special mechanical science is designed to achieve high precision. CNN, ResNet, return payment, RNN, LSTM, conditional payment confirmation rate includes payment confirmation rate. Please tell me how to make a copy and use the ResNet to check the confirmation and text of the document. At the same time, a series of information is used to determine the accuracy of the position estimation between the labels, and the information and content will be used to host the performance information table. Position presumption

项目成果

Fingerprint位置推定におけるCNNを特徴抽出器として用いたデータの選別手法

指纹位置估计中使用CNN作为特征提取器的数据选择方法

• 发表时间: 2022
• 作者: 正木謙;王天澄;宇佐見庄五;臼田毅;小西楊平・相河 聡・山本真一郎
• 通讯作者: 小西楊平・相河 聡・山本真一郎

ResNetを用いたFinger Print位置推定

使用 ResNet 估计指纹位置

• 发表时间: 2021
• 作者: Hirasawa Takeshi;Tachi Kazuyoshi;Miyashita Manami;Okawa Shinpei;Kushibiki Toshihiro;Ishihara Miya;坂西 優,相河 聡,山本真一郎,阪井裕太
• 通讯作者: 坂西 優,相河 聡,山本真一郎,阪井裕太

無線LAN屋内位置推定のParticle Filterを用いたCNNに対する座標補間の実験的検証

使用粒子滤波器进行 CNN 坐标插值的实验验证用于无线 LAN 室内位置估计

• 发表时间: 2021
• 作者: J. Yamauchi;T. Wang; T. S. Usuda;堀 開慎・相河 聡・山本真一郎・阪井祐太
• 通讯作者: 堀 開慎・相河 聡・山本真一郎・阪井祐太

Yohei Konishi, Satoru Aikawa, Shinichiro Yamamoto

小西洋平、相川悟、山本信一郎

• 发表时间: 2022
• 期刊: IEICE COMEX
• 作者: 足立侑真;宇佐見庄五;臼田毅;桑原敬司;User Data Selection using CNN-Feature Extractor for Fingerprint Localization
• 通讯作者: User Data Selection using CNN-Feature Extractor for Fingerprint Localization

User data selection method using received signal strength indicator for semi-supervised learning in fingerprint localization

使用接收信号强度指示器进行指纹定位半监督学习的用户数据选择方法

• DOI: 10.1587/comex.2022xbl0168
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Communications Express
• 影响因子: 0.3
• 作者: Konishi Yohei;Aikawa Satoru;Yamamoto Shinichiro
• 通讯作者: Yamamoto Shinichiro