2018 Fiscal Year Annual Research Report
クラウドソーシングと電波伝搬シミュレーションに基づくＷｉ－Ｆｉデータベース構築
| Project/Area Number |
18J22573
|
|---|
| Research Institution | Osaka University |
|---|
Principal Investigator |
天野 辰哉 大阪大学, 情報科学研究科, 特別研究員(DC1)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2018-04-25 – 2021-03-31
|
| Keywords | Wi-Fi電波強度地図 / アクセスポイント選択制御 / クラウドソーシング / アプリケーションQoE |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
大阪市内の都市環境Wi-Fiデータに加えて，東京都内におけるWi-Fiビッグデータ構築を開始した．収集済みの大阪市内梅田周辺の約0.5km^2の領域に加え，秋葉原周辺のデータ収集を開始し，2019年４月１日現在までに両エリア合わせてこれまでに約110,000観測点，AP18,100基のデータを収集しデータの検証を行った．これらのデータを用いて提案手法であるクラウドソーシングと電波伝搬シミュレーション併用による3次元AP位置推定技術および間欠データ補間技術開発について，既存の地理情報システム（GIS）などで用いられる地理データ補完手法であるKrigingとの比較を行った．その結果，特に10地点以下の少数観測地点数のもとで，Krigingに対し平均約1.5倍の精度で受信信号強度の推定が可能であることを確認した．また，スマートフォン向けのアプリケーション提供者はハンドオーバが頻発するような過密Wi-Fi環境下でユーザが求める体感品質（QoE）が実現できるかを検証する必要が生じる一方で，現実環境を再現してそれらの取り組みの効果や実際のQoEを調査するのは容易でないという問題がある．これに対してWi-Fi データベースを用いてVR空間上に都市環境およびWi-Fiの電波伝搬環境を再現するシステムを構築した．本システムにより複数の公衆Wi-Fサービスが混在する環境においてユーザの現実環境の振る舞いに応じたQoEをVR空間上で調査可能とする手法を提案した．現実の都市環境とそこでのWi-Fi環境を同時にVR空間上で再現することにより，都市の任意の地点におけるQoEの調査を，天候や交通状況といった環境要因に左右されることなく，また実地へ赴かずに行うことが可能となる．これらのデータおよびシステムは来年度以降の本研究の目的であるWi-FiクライアントのAP選択補助技術の高度化に活用する．
|
| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
年次計画として掲げた、(1)広範囲におけるWi-Fiビッグデータの構築・検証および(2)AP選択補助技術の開発・検証について，おおむね順調に進展している．(1)については，大阪市のデータに加え東京都内のデータ収集を開始するとともに，これらの実環境データを用いて性能評価実験を行い，提案手法が既存の補完手法に対して高い精度で電波強度を推定可能であることを確認している．また、(2)については水平ハンドオーバが頻発するような過密Wi-Fi環境下でのアプリケーションのユーザ体感品質を検証するためのシステムをWi-Fi通信エミュレーション技術およびVR（Virtual Reality）を用いて構築している．本システムは，多様な都市環境下でのAP選択補助技術の検証を目的として構築しており，被験者を用いてアプリの体感品質を実際の利用環境に即して調査したい場合に，ユーザ側には現実の都市環境を提供し，アプリにはWi-Fiデータベースに基づく通信環境を提供することを可能としている．これらの技術により都市の多地点におけるAP選択補助技術の有用性の検証を効率的に進めることが可能となった．
|
| Strategy for Future Research Activity |
当初の計画通り，実スループット推定技術およびAP選択補助技術の高度化を進める．スマートフォンのバックグラウンドで収集するWi-Fiフィンガープリントと通信スループット，さらにセンサデータから推定したユーザーの行動情報を用いることで機械学習ベースの最適なAP切り替えのタイミング・接続先APの決定技術開発を行う．これによってスマートフォンで収集できる情報のみから，より高度なAP選択補助か実現可能となる．さらに，現在構築済みの都市環境の屋外Wi-Fi電波強度地図の生成手法に加え，屋外Wi-Fiデータベースとクラウドソーシングによるデータ収集基盤を活用した3次元屋内APデータベースの構築手法を確立する．観測された受信信号強度をもとにアクセスポイント間の距離の非類似度を計算し3次元多次元尺度構築法により屋内のAPの相対AP位置マップを作成し，すでに得られている屋外からのWi-Fi AP位置情報（電波発信点位置情報）とのマッチングを行うことによって，屋内における観測地点の位置情報を必要としない新たな屋内AP位置推定を実現する．また引き続き広範囲の都市環境Wi-Fiデータの収集を進める．
|
