Indoor big data analysis for high accurate finger printing localization
| Project/Area Number |
16K00147
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Information network
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
Arai Ismail 奈良先端科学技術大学院大学, 総合情報基盤センター, 准教授 (60512572)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2017: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2016: ¥2,990,000 (Direct Cost: ¥2,300,000、Indirect Cost: ¥690,000)
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| Keywords | ユビキタスコンピューティング / 屋内測位 / 情報システム |
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| Outline of Final Research Achievements |
The main contributions are (i) understanding the main reason of the error of magnetic fingerprinting is a gap between the value of the sensor data map and the current sensor value and (ii) achieving 0.9599 F-value of magnetic changing detection while the departure/arrival of subway based on SVM which utilizes a magnetometer and an accelerometer.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
フィンガープリンティングの精度向上はセンサデータマップにおいては鮮度の維持が重要とされてきたが、状況に応じた複数のセンサデータマップの準備が有効である可能性を見出した。たとえ、センサデータマップが1つしか無い時でも変化点を検出することで、状況に応じてフィンガープリンティングの性能が信用できるかどうかを判断できるため、測位システムの精度向上に寄与する。
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Report
(4 results)
Research Products
(7 results)
