| 研究成果の概要 |
屋外ではGPSを用いる位置推定が広く普及しているものの，屋内ではGPS衛星からの電波を受信しづらい．また，屋内に設置した無線機からの電波は，フェージングやシャドウイングの影響を受けるため受信電力のみで高精度な位置推定を行うことは困難である.ところで，温度,湿度,照度等のセンシング情報も位置に依存する.
本研究では，受信電力ばかりでなく，温度,湿度,照度等のセンシング情報を用いる屋内位置推定法について検討し，最小誤差位置推定法に比べ，ニューラルネットワークを用いる方がより高精度な位置推定を行うことができること，時間情報も加えることより高精度な位置推定を行うことができること等を明らかにした．
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