2023 Fiscal Year Annual Research Report
Improvement of indoor localization accuracy by Wi-Fi radio waves using neural network
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21K04065
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
相河 聡 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (80448761)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 真一郎 兵庫県立大学, 工学研究科, 准教授 (10514391)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 無線LAN / 位置推定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
街中などにすでに広く利用され多数設置されている無線LANアクセスポイント(AP)を利用し，新たなハードウェアの設置なしに，事前測定のみで位置推定を行い，その結果を用いた様々なサービスを実現することを目的とする。ユーザはスマートフォンに本研究で開発したアプリケーションをインストールすることだけで，提供サービスを受けることができるもの。本研究では機械学習および無線伝搬環境を考慮して，位置推定の高精度化，簡易化を図る。研究は実利用エリアにおいて，開発したアプリケーションをスマートフォン実機にインストールして実験的に行い，得られたデータは機械学習解析ツールを用いて解析する。本課題ではFinger Print技術を用いて，APからのRSSI(受信強度)による位置推定を研究する。これまで，CNN, ResNet，回帰モデル，RNN, LSTM，カルマンフィルタ，パーティクルフィルタの利用などを研究してきた。
これに加えて部屋単位で位置推定するような簡易な場合に学習データ取得コストを低減する手法を提案し論文採録された。学習データ取得時の電波環境の違いによる位置推定精度低下を防ぐため異なる環境で測定を行う方法の学習方法について提案し論文採録された。環境の変化に対応するためのデータベース更新のためにユーザが測定したデータを利用する方法において使用するデータを選別する手法について提案し，論文採録された。またデータベース作成のための時間が短く，取得できるデータ量が不足な場合に取得データを拡張しデータ量を増やして用いる手法を提案し国際会議で発表した。一方，近年の無線LANで標準化されて市販され始めた信号伝搬時間RTTを用いた測距による位置推定手法について，RTTとRSSIの双方を用いて，APと端末間において壁などの障害物の影響を推定し正確な距離を求める手法について提案し国際会議で発表した。
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