Indoor big data analysis for high accurate finger printing localization

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 16K00147
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Research Field: Information network
• Research Institution: Nara Institute of Science and Technology
• 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)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: ユビキタスコンピューティング / 屋内測位

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.

Free Research Field

ユビキタスコンピューティング

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。