クラウドソーシングと電波伝搬シミュレーションに基づくＷｉ－Ｆｉデータベース構築

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昨年度までに提案したクラウドセンシングによる屋外電波強度地図生成手法および屋内APの3次元位置推定手法を一つのシステムにまとめるとともに、これまでに収集したWi-Fiビッグデータを活用して、様々な観点でその有用性を評価した．特に本年度は研究計画における項目（1）Wi-Fiデータベースを活用したクライアント向けAP選択手法の設計および（2）その選択支援アプリケーションの開発について研究を進め，開発したAndroidアプリによる屋内でのハンドオーバ支援実験を行った結果，Android の標準によるAP 選択手法と比較して，提案手法による選択手法では移動に伴う他の階のAPへの接続を防ぐことができ，移動中全体でのスループットが約2.2倍になることを確認した．これにより既存のAP変更を加えることのないWi-Fiクライアント側のアプリケーションレベルでの過密Wi-Fi環境下通信改善が達成可能であることを示した．さらに本研究の目的である「Wi-Fiビッグデータシステムの本格運用・広範囲におけるWi-Fiビッグデータの構築」を低コストで実現するうえで重要であるクラウドセンシング協力者の負担削減に貢献するクラウドセンシング用データ収集アプリケーションの低消費電力化にも取り組んだ．また本研究によるクラウドセンシング技術開発の知見をもとにコロナ渦への対応として，AR（Augmented Reality）を用いたプライバシーを考慮した発熱者の秘匿検知センシングシステムを考案しIEEEのInternet of Things Magazine誌で発表した．