| 講演名 | 2019-07-11 ［ポスター講演］BLEとコンパスセンサを用いた機械学習による屋内位置推定に関する一検討 田崎 宏大(阪大), 高橋 拓海(阪大), 衣斐 信介(同志社大), 三瓶 政一(阪大), |
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| 抄録(和) | 本稿では，観測された BLE (Bluetooth Low Energy) の受信電力強度 (RSSI: Received Signal Strength Indication) を用いたフィンガープリントによる屋内位置推定を検討する．フィンガープリント推定では，予め決められた位置推定の候補点に送信機を置いた場合に，各受信機で得られる RSSI の組合せを訓練データとして事前に測定しておき，推定時に各受信機で得られた RSSI と訓練データを照合して最尤推定を行う．実環境の反射等の影響を考慮に入れて推定を行うことができ，3点測位のような理論式に基づく手法よりも，比較的高い位置推定精度が得られることが報告されている．しかし実際のデバイスでは，無指向性の送信アンテナであっても，同一候補点上であるにもかかわらず，送信機の微妙な向きの違いで RSSI 分布の特性が変化してしまう．このような状況下では，訓練データを作成した際のRSSIと僅かに異なるだけで，フィンガープリント推定精度が大幅に低下してしまう．この問題を解決するため，近年の多機能端末に標準搭載されているコンパスセンサから得られる角度情報を併用することで，推定精度の悪化を補償する手法を検討する．また，得られた大規模な RSSI のデータセットを機械学習の枠組みで扱うことにより，機械学習ベースの試行的推定手法を用いた位置推定についても検討する． |
| 抄録(英) | This paper deals with an indoor localization problem based on fingerprint estimation using the received signal strength indication (RSSI) observation of BLE (Bluetooth Low Energy) beacon signals. In fingerprint estimation, a site-survey is conducted in advance to build the radio map which can be used to match radio signatures with specific locations, thus, it can take the impacts of real-environment into consideration. However, even if we utilize omni-directional antennas and the transmitter is on the same position, the distribution of RSSI changes due to the subtle difference in the orientation of the transmitter in real-environment. Under such conditions, the fingerprint-based estimation accuracy is significantly degraded owing to mismatch with the map based on training data. To solve the problem, we consider to capture the pseudo directivity of transmit antenna by using the angular information obtained from the compass sensor that is installed as standard on the multi-functional terminals in fingerpring framework. The estimator is constructed in machine learning based multinomial logistic regression with the RSSI data set. The experimental results show the validity of proposed position estimation algorithm. |
| キーワード(和) | 屋内位置推定 / BLE / フィンガープリント / 機械学習 / 角度情報 |
| キーワード(英) | Indoor Localization / BLE / Fingerprint / Machine Learning / Angular Information |
| 資料番号 | RCC2019-29,NS2019-65,RCS2019-122,SR2019-41,SeMI2019-38 |
| 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］BLEとコンパスセンサを用いた機械学習による屋内位置推定に関する一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Study on Indoor Localization Based on Machine Learning with BLE with Compass Sensor |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 屋内位置推定 / Indoor Localization |
| キーワード(2)（和/英） | BLE / BLE |
| キーワード(3)（和/英） | フィンガープリント / Fingerprint |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | 角度情報 / Angular Information |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 田崎 宏大 / Kodai Tasaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高橋 拓海 / Takumi Takahashi |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 同志社大学(略称：同志社大) Doshisha University(略称：Doshisha Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 三瓶 政一 / Seiich Sampei |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-07-11 |
| 資料番号 | RCC2019-29,NS2019-65,RCS2019-122,SR2019-41,SeMI2019-38 |
| 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.93-98(RCC), pp.119-124(NS), pp.115-120(RCS), pp.125-130(SR), pp.107-112(SeMI), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-07-03 (RCC, NS, RCS, SR, SeMI) |