| 講演名 | 2013/3/7 Wi-Fi位置計測における計測エラーの検出および修正手法(位置推定,経路推定(1),モバイルアドホックネットワーク,モバイル時代を支える次世代無線技術,フィールドセンシング及び一般) 津田 祐輝, 孔 全, 前川 卓也, |
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| 抄録(和) | 本研究では,Wi-Fi位置計測における極めて大きい誤差を持つ計測エラーの検出,修正を行う手法を提案する.Wi-Fi位置計測において,参照するアクセスポイントの移動により,数十mを超える計測誤差が発生することがある.提案手法では,過去のWi-Fi計測位置の履歴から現在位置を推定し,Wi-Fi計測位置と比較することでWi-Fi計測エラーを検出,修正する.このとき,ユーザのコンテキストによって,位置推定のパフォーマンスが大きく変化するため,様々な特性を持つ位置推定手法を複数採用することで,コンテキストアウェアなエラー検出フレームワークを構築する.評価実験では,実際に様々なコンテキストを想定して,収集したWi-Fi位置計測データを使用し,提案手法の有効性を検証した. |
| 抄録(英) | We propose methods that detect and correct very large errors in Wi-Fi based localization. Because of the movement of reference Wi-Fi access points, we sometimes get a Wi-Fi position that has more than dozens of meters errors. In this paper, we detect and correct such errors automatically by comparing current Wi-Fi position with current positions predicted from a history of Wi-Fi positions. However, performances of the position predictors change greatly with the user's context (e.g. migration speed and density of access points around the user). So, we design context-aware frameworks for error detection and correction by employing an ensemble of predictors that have strengths and weakness for different contexts. |
| キーワード(和) | Wi-Fi位置計測 / 計測エラー / モバイルWi-Fiルータ / 教師有り機械学習 |
| キーワード(英) | Wi-Fi based localization / Positioning error / Mobile Wi-Fi router / Supervised machine learning |
| 資料番号 | Vol.2013-MBL-65 No.9,Vol.2013-MBL-37 No.9 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | AN |
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| 開催期間 | 2013/3/7(から1日開催) |
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| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Ad Hoc Networks(AN) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | Wi-Fi位置計測における計測エラーの検出および修正手法(位置推定,経路推定(1),モバイルアドホックネットワーク,モバイル時代を支える次世代無線技術,フィールドセンシング及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Detection and Correction of Positioning Error for Wi-Fi based Localization |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | Wi-Fi位置計測 / Wi-Fi based localization |
| キーワード(2)（和/英） | 計測エラー / Positioning error |
| キーワード(3)（和/英） | モバイルWi-Fiルータ / Mobile Wi-Fi router |
| キーワード(4)（和/英） | 教師有り機械学習 / Supervised machine learning |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 津田 祐輝 / YUKI TSUDA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 孔 全 / QUAN KONG |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 前川 卓也 / TAKUYA MAEKAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院情報科学研究科 Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University |
| 発表年月日 | 2013/3/7 |
| 資料番号 | Vol.2013-MBL-65 No.9,Vol.2013-MBL-37 No.9 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | 494 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 8 |
| 発行日 | |