| 講演名 | 2019-07-11 ［ポスター講演］ディープラーニングによるGPS位置推定手法の一検討 山野 葵生(香川大), 石井 光治(香川大), |
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| 抄録(和) | 都市部などのマルチパスリッチな環境下においても高精度なGPS受信を可能にすることを目的に，我々は従来のGPS受信に加え，カメラ画像による補正を検討してきた．また，GPS信号からの情報と画像情報とを融合して利用するために，従来のGPSの受信信号処理を機械学習で代替することを検討してきた．しかし，多層パーセプトロンを用いた手法では従来のGPS受信信号処理に比べて，その推定精度が著しく劣化したため，本稿では，より複雑なモデル予測が可能なディープラーニングを適用して推定精度の向上を図る．さらに学習データ数とその種類による推定精度に関して報告する．結果的には，従来の信号処理に比べると大幅に精度が劣化していることを報告する． |
| 抄録(英) | The aim of this work is to enhance the accuracy of GPS position estimation in a multipath rich environment such as urban areas by using the image information from the camera as well as GPS signals. To make this, we need to integrate the information from GPS signal and camera image and thus try to make it with a machine learning technique. We have previously studied the multilayer perceptron based location estimation from the GPS signals for replacing the conventional GPS signaling. However, the accuracy of the multilayer perceptron based estimation has significantly worse performance compared to the conventional GPS signaling based estimation. This work expands the multilayer percepton based estimation to a deep learning based estimation and tries to improve the accuracy of estimation. Furthermore, we reconsider the suitable training data for the focused machine learning and provide some simulation results corresponding to the kind of data. It is seen from some simulation results that the accuracy of estimation of the deep learning based estimation has better performance compared to the multilayer perceptron based estimation, but still has worse performance compared to the traditional GPS signaling based estimation. |
| キーワード(和) | GPS / ディープラーニング |
| キーワード(英) | GPS / deep learning |
| 資料番号 | RCC2019-22,NS2019-58,RCS2019-115,SR2019-34,SeMI2019-31 |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SeMI / RCS / NS / SR / RCC |
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| 開催期間 | 2019/7/10(から3日開催) |
| 開催地（和） | I-Siteなんば（大阪） |
| 開催地（英） | I-Site Nanba（Osaka） |
| テーマ（和） | 特集セッション「AI時代の将来無線に向けた通信・ネットワーク制御」 ，一般 |
| テーマ（英） | Communication and Networked Control for the Future Radio of the AI Age, etc |
| 委員長氏名（和） | 石原 進(静岡大) / 大槻 知明(慶大) / 岡崎 義勝(NTT) / 有吉 正行(NEC) / 林 和則(阪市大) |
| 委員長氏名（英） | Susumu Ishihara(Shizuoka Univ.) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) / Yoshikatsu Okazaki(NTT) / Masayuki Ariyoshi(NEC) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 門田 和也(日立) / 山本 高至(京大) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) / 中尾 彰宏(東大) / 亀田 卓(東北大) / 田久 修(信州大) / 石津 健太郎(NICT) / 東 俊一(名大) / 李 還幇(NICT) |
| 副委員長氏名（英） | Kazuya Monden(Hitachi) / Koji Yamamoto(Kyoto Univ.) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Akihiro Nakao(Univ. of Tokyo) / Suguru Kameda(Tohoku Univ.) / Osamu Takyu(Shinshu Univ.) / Kentaro Ishidu(NICT) / Shunichi Azuma(Nagoya Univ.) / HUAN-BANG LI(NICT) |
| 幹事氏名（和） | 西尾 理志(京大) / 齊藤 隆仁(NTTドコモ) / 五十嵐 悠一(日立) / 石原 浩一(NTT) / 牟田 修(九大) / 谷川 陽祐(阪府大) / 水野 志郎(NTT) / 矢野 一人(ATR) / 石橋 功至(電通大) / 成枝 秀介(三重大) / 石井 光治(香川大) / 林 直樹(阪大) |
| 幹事氏名（英） | Takayuki Nishio(Kyoto Univ.) / Takato Saitou(NTT DOCOMO) / Yuichi Igarashi(Hitachi) / Koichi Ishihara(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) / Yosuke tanigawa(Osaka Pref Univ.) / Shiro Mizuno(NTT) / Kazuto Yano(ATR) / Koji Ishibashi(Univ. of Electro-Comm.) / Syusuke Narieda(Mie Univ.) / Koji Ishii(Kagawa Univ.) / Naoki Hayashi(Osaka Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 内山 彰(阪大) / 金井 謙治(早大) / 橋本 匡史(阪大) / 村岡 一志(ＮＴＴドコモ) / 衣斐 信介(同志社大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 熊谷 慎也(富士通) / 河野 伸也(NTT) / 太田 真衣(福岡大) / 大山 哲平(富士通) / 小林 健太郎(名大) / 加川 敏規(NICT) / 小蔵 正輝(奈良先端大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Akira Uchiyama(Osaka Univ.) / Kenji Kanai(Waseda Univ.) / Masafumi Hashimoto(Osaka Univ.) / Kazushi Muraoka(NTT DOCOMO) / Shinsuke Ibi(Doshisha Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Shinya Kumagai(Fujitsu) / Shinya Kawano(NTT) / Mai Ohta(Fukuoka Univ.) / Teppei Oyama(Fujitsu) / Kentaro Kobayashi(Nagoya Univ.) / Toshinori Kagawa(NICT) / Masateru Ogura(NAIST) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Sensor Network and Mobile Intelligence / Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Network Systems / Technical Committee on Smart Radio / Technical Committee on Reliable Communication and Control |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］ディープラーニングによるGPS位置推定手法の一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Study on GPS Location Estimation Method Based on Deep Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | GPS / GPS |
| キーワード(2)（和/英） | ディープラーニング / deep learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 山野 葵生 / Aoi Yamano |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 石井 光治 / Koji Ishii |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 香川大学(略称：香川大) Kagawa University(略称：Kagawa Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-07-11 |
| 資料番号 | RCC2019-22,NS2019-58,RCS2019-115,SR2019-34,SeMI2019-31 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | RCC-106,NS-107,RCS-108,SR-109,SeMI-110 |
| ページ範囲 | pp.55-60(RCC), pp.81-86(NS), pp.77-82(RCS), pp.87-92(SR), pp.69-74(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |