講演情報
[B-5B-07]RSSI分散予測に基づくWi-Fi Fingerprint測位のサンプル数最適化
〇大野 蒼1、相河 聡1、山本 真一郎1 (1. 兵庫県立大学大学院)
キーワード：
屋内位置推定、Fingerprint、CNN、Ridge回帰、WLAN
本研究では屋内位置推定技術の中でも、Wi-Fiアクセスポイント(AP)から受信する電波強度(RSSI)を用いるFingerPrint方式に注目する。本方式では、事前収集したRSSIとユーザの測定データをCNNで比較して位置を推定する。
CNNの学習には、各座標でのRSSIサンプル収集に多大なコストを要する。また、RSSIのばらつきは座標ごとに異なるため、一律のサンプル数は効率的ではない。そこで、間取りが類似する複数フロアを参照フロアと対象フロアに分け、参照フロアのRSSI分散から対象フロアの座標ごとの収集数を決定する手法を提案する。
CNNの学習には、各座標でのRSSIサンプル収集に多大なコストを要する。また、RSSIのばらつきは座標ごとに異なるため、一律のサンプル数は効率的ではない。そこで、間取りが類似する複数フロアを参照フロアと対象フロアに分け、参照フロアのRSSI分散から対象フロアの座標ごとの収集数を決定する手法を提案する。