本研究では, アレーアンテナの受信信号から固有値や固有ベクトルといった電波特徴量を抽出し, 各状態・位置と, それら電波特徴量の関係を, 各送受信機配置に対して実験により評価した。次に, その結果に基づき, 電波特徴量に基づくサポートベクターマシーンを用いた状態識別法・位置推定法を提案した。また, 位置推定に関して, すべての位置で学習(トレーニング)することは, 事前の手間がかかり望ましくない。そのため, 電波特徴量に基づき, 学習していない位置もある程度の精度で推定できる位置推定法を提案した。 以上の検討に基づき提案した電波センサによる状態識別精度・位置推定精度を, 複数の実験により評価した。
In this research we first evaluated the relation between each radio feature and state and/or position, where radio features are eigenvalue and eigenvector expanding signal subspace by experiments. Based on the evaluation, we proposed state classification techniques using machine learning such as support vector machine. We also proposed a localization technique based on radio features obtained by array sensor. Our localization technique is a kind of fingerprinting technique so that we need training in advance. It is not so practical to test in many positions in advance. Thus, we want a localization technique that can localize positions where test is not done in advance. Our proposed localization technique can localize even positions without training and achieve higher localization accuracy, compared with the conventional radio signal strength (RSS) based localization technique, such as Nuzzer.
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