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。

目的是使用已在城市中广泛使用并安装了许多访问点的无线LAN，并使用结果实施各种服务，而无需安装新硬件，仅使用预先测量，而无需安装新的硬件。用户可以通过在其智能手机上安装本研究中开发的应用程序来接收提供的服务。这项研究旨在提高准确性并简化位置估计，并考虑到机器学习和无线传播环境。这项研究是通过在实际区域中的真实智能手机上安装开发的应用程序进行实验进行的，并使用机器学习分析工具分析所获得的数据。在这个主题中，我们将使用指纹技术使用无线LAN接入点的RSSI（接收强度）来研究位置估计。特别是，机器学习将提高准确性。我们将考虑CNN，RESNET，回归模型，RNN，LSTM，有条件的概率等。到目前为止，何时在提供服务的区域是复杂的何时，已经确认了增加使用RESNET层的层数的效果，并且已经编制了纸张。为了利用时间序列信息，可以证实，使用Kalman过滤器，粒子过滤器和回归模型可以改善坐标之间的位置估计的准确性，并接受了该论文，但是该内容也被作为研究组的邀请讲座提出。检查了一种方法，以使用用户的测量数据执行位置估算以将其转换为训练数据，并提出了一种方法来选择适当的用户数据作为学习数据，并收集了论文。为了防止获取训练数据时无线电波环境的差异，提出了一种学习方法，以防止位置估计的准确性，提出了一种学习方法，用于在不同的环境中进行衡量，并在国际会议上提出。提出了一种方法来减少在简单情况下获取培训数据的成本，例如在房间估算的位置，并在国际会议上进行了介绍。

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

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

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

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

電波環境の異なるデータを利用したFinger Print位置推定

使用不同无线电波环境中的数据估计指纹位置

• 发表时间: 2022
• 作者: 正木謙;王天澄;宇佐見庄五;臼田毅;尾崎将太，相河 聡，山本真一郎
• 通讯作者: 尾崎将太，相河 聡，山本真一郎