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講演抄録/キーワード
講演名 2020-01-23 14:45
屋内位置推定における機械学習を用いた推定位置分布解析に基づくNLOSセンサ除去法
石田圭吾岡本英二名工大)・李 還幇NICTIT2019-56 SIP2019-69 RCS2019-286
抄録 (和) 屋内での位置情報の需要は近年ますます高まっており,特にUWB(ultra-wideband)帯域の電波を用いたTOA(Time of Arrival)方式の位置推定は精度が高く,普及が期待されている.屋内位置推定において問題となるのは障害物やマルチパスにより正しい測距値を得ることができないNon Line-Of-Sight(NLOS)環境である.この問題に対してチャネルインパルス応答情報を用いて NLOS 測距値の特定及び除去を行う手法は多く検討されているが,多様な屋内環境に対応できないことが課題となっている.これに対し,冗長なセンサ数を利用し,測距値と推定値の残差からNLOSセンサの特定及び排除を行う,事前知識を必要としない手法が検討されている.しかし,この手法ではNLOSセンサの特定に失敗する場合が多く発生する問題の他,方式の都合上一部のLOSセンサも排除しなければならないことで,たとえNLOSセンサの排除に成功しても推定精度そのものが低下する問題があった.そこで本稿では,残差だけでなく様々なセンサノード組み合わせによる推定位置を評価し,これらを機械学習の一種であるクラスター解析により分析することで,統合的にセンサノードの信頼度を判定する手法を提案する.そして,計算機シミュレーションにより従来手法に比べてNLOSセンサが多い場合でも推定位置の精度を向上することを示す. 
(英) Indoor location information is getting more and more important in recent years. The localization method using a time of arrival (TOA) of radio waves with the ultra-wideband (UWB) is comparatively accurate, and is expected to be widely deployed. One of the problems of the indoor localization is a non line-of-sight (NLOS) environment in which accurate TOA values are not obtained due to obstacles and multipath reception. Various methods using channel impulse response are studied to identify and remove the NLOS ranging values. However, these methods are hard to apply into various indoor environments. Therefore, some methods utilizing redundant sensor nodes which combine various range measurement values have been proposed. In particular, the NLOS elimination method using the residual error between the measurement distance and the estimated distance obtained from the estimated location is effective and easy to implement, because no prior knowledge about channels are required. However, conventional NLOS elimination methods have some problems such as NLOS misdetection and false detection of LOS nodes. In addition, because these methods have to eliminate a part of LOS nodes in principle, the accuracy of localization tends to deteriorate. Therefore, in this paper, we propose an improved NLOS elimination method for accurate localization in NLOS environments by exploiting machine learning. In addition to the residual error, estimated positions calculated by various subsets of sensors are used for extracting accurate sensors. For this extraction, cluster analysis, one of machine learning schemes, is applied. Then, more accurate NLOS sensor elimination and localization can be realized. The performance of the proposed method is evaluated through numerical simulations and the advantage of the proposed method is shown.
キーワード (和) 屋内位置推定 / 機械学習 / NLOS / TOA / / / /  
(英) indoor localization / machine learning / NLOS / TOA / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 378, RCS2019-286, pp. 123-128, 2020年1月.
資料番号 RCS2019-286 
発行日 2020-01-16 (IT, SIP, RCS) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 IT2019-56 SIP2019-69 RCS2019-286

研究会情報
研究会 IT SIP RCS  
開催期間 2020-01-23 - 2020-01-24 
開催地(和) 広島市青少年センター 
開催地(英) Hiroshima City Youth Center 
テーマ(和) 無線通信のための信号処理,学習,数理,情報理論および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 RCS 
会議コード 2020-01-IT-SIP-RCS 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 屋内位置推定における機械学習を用いた推定位置分布解析に基づくNLOSセンサ除去法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An NLOS sensor elimination method based on estimated position analysis using machine learning in indoor localization 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 屋内位置推定 / indoor localization  
キーワード(2)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(3)(和/英) NLOS / NLOS  
キーワード(4)(和/英) TOA / TOA  
キーワード(5)(和/英) /  
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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) 石田 圭吾 / Keigo Ishida / イシダ ケイゴ
第1著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 岡本 英二 / Eiji Okamoto / オカモ トエイジ
第2著者 所属(和/英) 名古屋工業大学 (略称: 名工大)
Nagoya Institute of Technology (略称: NIT)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 李 還幇 / Huan-Bang Li /
第3著者 所属(和/英) 情報通信研究機構 (略称: NICT)
National Institute of Information and Communications Technology (略称: NICT)
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講演者
発表日時 2020-01-23 14:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 RCS 
資料番号 IEICE-IT2019-56,IEICE-SIP2019-69,IEICE-RCS2019-286 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.376(IT), no.377(SIP), no.378(RCS) 
ページ範囲 pp.123-128 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IT-2020-01-16,IEICE-SIP-2020-01-16,IEICE-RCS-2020-01-16 


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