Wi-Fiチャンネル状態情報に基づくコンテキスト認識のための転移学習技術

2023 年度 研究成果報告書

• 研究課題/領域番号: 21H03428
• 研究種目: 基盤研究(B)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 小区分60060:情報ネットワーク関連
• 研究機関: 大阪大学
• 研究代表者: 前川 卓也 大阪大学, 大学院情報科学研究科, 准教授 (50447025)
• 研究期間 (年度): 2021-04-01 – 2024-03-31
• キーワード: Wi-Fiセンシング

研究成果の概要

本研究では環境に依存しないWi-Fi電波情報を用いたコンテキスト認識基盤を研究した。具体的には、モバイル・ユビキタス環境において重要なコンテキストである以下を含むような認識・推定手法を研究した。(1) Wi-Fi電波の到来角（AoA；Angle of Arrival）情報：Wi-Fiアクセスポイントからの電波を受信する端末を想定したときの、受信電波の到来角を推定。(2) Wi-Fi端末間の距離情報：Wi-Fi機能をもつスマートフォンなどの端末間の物理的距離を、周辺のWi-Fiアクセスポイントからの受信電波情報を用いて推定。

自由記述の分野

ユビキタスコンピューティング

研究成果の学術的意義や社会的意義

本研究では、Wi-Fiセンシング研究において環境依存性の低い技術に注力を置いて研究開発を行った。環境に依存しないWi-Fi受信情報の成分を極力利用して、上述するような様々な屋内コンテキストを推定する手法を開発し、今後の様々なコンテキスト依存応用に繋がる基盤的な技術を築いた。本研究を通じて、IEEE Sensors JournalやElsevier Pervasive and Mobile Computingに論文が採録されるなどの顕著な成果が得られた。