論文の概要: Domain Adversarial Graph Convolutional Network Based on RSSI and Crowdsensing for Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05184v1
• Date: Wed, 6 Apr 2022 08:06:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-17 07:09:10.446551
• Title: Domain Adversarial Graph Convolutional Network Based on RSSI and Crowdsensing for Indoor Localization
• Title（参考訳）: RSSIとクラウドセンシングに基づくドメイン逆グラフ畳み込みネットワークによる屋内ローカライゼーション
• Authors: Mingxin Zhang, Zipei Fan, Ryosuke Shibasaki and Xuan Song
• Abstract要約: 我々は,いくつかのラベル付きサイトサーベイデータと未ラベルのWiFi指紋でトレーニングできる新しいWiDAGCNモデルを提案する。 実験の結果,ショッピングモールなどの大規模建物において,本システムは競争力のあるローカライズ精度を達成できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.406788215294483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, due to the wider WiFi coverage and the popularization of mobile communication devices, the technology of indoor positioning using WiFi fingerprints has been rapidly developed. Currently, most supervised methods need to collect a large amount of data to construct fingerprint datasets, which is labor-intensive and time-consuming. To solve the problem, we proposed a novel WiDAGCN model that can be trained with a few labeled site survey data and unlabeled crowdsensing WiFi fingerprints. To comprehensively represent the topology structure of the data, we constructed heterogeneous graphs according to the received signal strength indicators (RSSIs) between the waypoints and WiFi access points (APs). We focus on the graph convolutional network (GCN) method and the representation of graph-level features, which were rarely involved in previous WiFi indoor localization studies. Then, we try to minimize the difference between the source and target domains and make full use of the unlabeled data in the target domain using the domain adversarial training scheme. A public indoor localization dataset containing different buildings was used to evaluate the performance of the model. The experimental results show that our system can achieve a competitive localization accuracy in large buildings such as shopping malls.
• Abstract（参考訳）: 近年,Wi-Fiの普及とモバイル通信機器の普及により,WiFi指紋を用いた屋内位置決め技術が急速に発展してきた。 現在、ほとんどの教師付き手法は、労働集約的で時間を要する指紋データセットを構築するために大量のデータを集める必要がある。 そこで我々は,いくつかのラベル付きサイトサーベイデータと未ラベルのWiFi指紋でトレーニングできる新しいWiDAGCNモデルを提案した。 データのトポロジ構造を包括的に表現するために,受信信号強度指標 (rssis) とwi-fiアクセスポイント (aps) との間の異種グラフを構築した。 我々は,従来のWiFi屋内ローカライゼーション研究にはほとんど関わらなかったグラフ畳み込みネットワーク(GCN)手法とグラフレベルの特徴の表現に焦点を当てた。 そこで,本研究では,対象ドメインと対象ドメインの差を最小限に抑え,対象ドメイン内のラベルなしデータを完全に活用する。 異なる建物を含む公共屋内位置推定データセットを用いて,モデルの性能評価を行った。 実験の結果,ショッピングモールなどの大規模建物において,本システムは競争力のあるローカライズ精度を達成できることが示唆された。

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