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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-11-26 09:50 階層的クラスタリング機械学習による遅延プロファイルを用いた端末位置推定 ○平田 詢・水谷圭一・原田博司（京大）  SRW2021-36 |
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| 抄録 | （和） | GPSなどの位置推定手法に頼ることなく、電波の観測のみで当該電波の発射位置を推定する手法として、遅延プロファイルと機械学習を用いた位置推定手法が提案されている。 しかし、先行研究では全推定範囲をグリッド状に区切り, 当該ユーザの位置情報を推定していたため、位置クラスタリングに電波の物理的性質を考慮しておらず、クラスタ境界での推定誤りが発生していた。 本稿では、階層的クラスタリングの一種であるウォード法を用いて、遅延プロファイルの物理的性質を考慮した機械学習を実施し、位置推定精度を向上する手法を提案する。 また、京都市街地における電波伝搬実験データを用いて、提案手法の有効性を評価する。 |
| （英） | A location estimation method using machine learning with hierarchical clustering of delay profiles has been proposed as a method to estimate the location of terminal by only observing the radio wave without using GPS. However, in the previous study, the entire estimation range was divided into a grid, and the location information of the terminal was estimated. Therefore, the physical characteristics of the radio waves were not considered in the location clustering, and estimation errors occurred at the cluster boundaries. In this report, we propose a method to improve the accuracy of location estimation by using Ward’s method, which is a kind of hierarchical clustering, and implementing machine learning that considers the physical characteristics of delay profiles. In addition, we evaluate the effectiveness of the proposed method using the radio propagation experiment data conducted in the urban area of Kyoto city, Japan. | |
| キーワード | （和） | 周波数共用 / 遅延プロファイル / 機械学習 / 階層的クラスタリング / 位置推定 / / / |
| （英） | Spectrum Sharing / Delay Profile / Machine Learning / Hierarchical Clustering / Location Estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 265, SRW2021-36, pp. 37-42, 2021年11月. | |
| 資料番号 | SRW2021-36 | |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW) | |
| ISSN | 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 | SRW2021-36 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SRW SeMI CNR |
| 開催期間 | 2021-11-25 - 2021-11-26 |
| 開催地（和） | 機械振興会館 (予定) |
| 開催地（英） | Kikai-Shinko-Kaikan Bldg. |
| テーマ（和） | IoTワークショップ |
| テーマ（英） | IoT Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SRW |
| 会議コード | 2021-11-SRW-SeMI-CNR |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 階層的クラスタリング機械学習による遅延プロファイルを用いた端末位置推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Terminal Location Estimation Using Delay Profile by Machine Learning with Hierarchical Clustering |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 周波数共用 / Spectrum Sharing |
| キーワード(2)（和/英） | 遅延プロファイル / Delay Profile |
| キーワード(3)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(4)（和/英） | 階層的クラスタリング / Hierarchical Clustering |
| キーワード(5)（和/英） | 位置推定 / Location Estimation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| 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） | 平田 詢 / Jun Hirata / ヒラタ ジュン |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 水谷 圭一 / Keichi Mizutani / ハラダ ヒロシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 原田 博司 / Hiroshi Harada / |
| 第3著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-11-26 09:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | SRW |
| 資料番号 | SRW2021-36 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.265 |
| ページ範囲 | pp.37-42 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-11-18 (SRW) |
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