| 研究課題/領域番号 |
16K06354
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
通信・ネットワーク工学
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| 研究機関 | 大阪大学 |
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研究代表者 |
衣斐 信介 大阪大学, 工学研究科, 准教授 (10448087)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2016年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
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| キーワード | 位置推定 / BLE / 最大事後確率推定 / フィンガープリント / 多次元信号処理 / カメラ / WiFi / 信号処理 / 繰り返し推定 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題では，「BLE（Bluetooth Low Energy）による屋内位置推定」と「監視カメラによる屋内位置推定」の結果を，互いに事前知識としながら推定を行う統計的統合信号処理法の確立を目的とした．市販のBLEドングルを装着した送受信機を用いて屋内実験を行い，統計信号処理により推定精度の改善が可能であることを明らかにした．また，カメラ映像と無線ビーコンそれぞれの利点によって互いの欠点を補完する統合位置推定手法を提案し，その有効性を確認した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
「BLEによる位置推定」と「監視カメラによる位置推定」の結果を，互いに事前知識としながら繰り返し推定を行う統計的統合信号処理に対してターボ原理を適用するため，適切な尤度の定義を明確にすることを学術的な特色である．位置推定精度の向上は，今後の高度IoT（Internet of Things）社会基盤を支える重要な課題であり，本研究成果と今後期待することのできる研究成果は，人々の生活をより豊かにするための社会基盤構築の一助となるであろう．
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