Wi-Fi電波によるデバイスフリー位置推定モデルの転移学習に関する検討

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS14048

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2014/11/13

タイトル(英語): A Preliminary Investigation of Transferring Positioning Model for Device-free Positioning based on Wi-Fi Signals

著者名: 尾原 和也(大阪大学),前川 卓也(大阪大学),岸野 泰恵(NTTコミュニケーション科学基礎研究所),白井 良成(NTTコミュニケーション科学基礎研究所),納谷 太(NTTコミュニケーション科学基礎研究所)

著者名(英語): Ohara Kazuya(Osaka University),Maekawa Takuya(Osaka University),Kishino Yasue(NTT Communication Science Laboratories),Shirai Yoshinari(NTT Communication Science Laboratories),Naya Futoshi(NTT Communication Science Laboratories)

キーワード: デバイスフリー位置推定|転移学習|Ｗｉ－Ｆｉフィンガープリンティング|屋内位置推定|Device-free positioning|transfer learning|Wi-Fi fingerprinting|indoor positioning

要約(日本語): 位置推定されるユーザが機器を身に着ける必要のないデバイスフリー屋内位置推定に関する研究が近年注目されている。しかし、デバイスフリー屋内位置推定は学習に多くのコストがかかるという問題がある。そこで、本研究では、対象とする環境とは異なる環境において得られた学習用データを、対象とする環境に合わせて転移させることで、システムの導入にコストがかからない位置推定モデルを構築することを目的とする。

要約(英語): As the widespread of smartphones that equipped with Wi-Fi modules, Wi-Fi based indoor positioning techniques have been studied. However, many Wi-Fi indoor positioning methods assume that an end user to be tracked always possesses a smartphone, and this assumption places a large burden on end users. Recently, to alleviate the burden, device-free indoor positioning techniques, which enable us to locate an end user who does not possess a smartphone based on RSSI attenuation caused by human body, have been studied. In this study, we propose a device-free positioning method that does not require any training data collected at a target environment in order to reduce an installation cost of positioning systems.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 2,083 Kバイト