論文の概要: Simple and Effective Augmentation Methods for CSI Based Indoor Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.10790v2
• Date: Tue, 16 May 2023 22:48:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-18 20:35:07.614125
• Title: Simple and Effective Augmentation Methods for CSI Based Indoor Localization
• Title（参考訳）: csiに基づく屋内定位のための簡易かつ効果的な拡張法
• Authors: Omer Gokalp Serbetci and Ju-Hyung Lee and Daoud Burghal and Andreas F. Molisch
• Abstract要約: 物理的考察により,チャネル状態情報に基づく屋内位置推定のための2つのアルゴリズムを提案する。 オリジナルのデータセットのサイズの10%は、オリジナルのデータセットと同じパフォーマンスを得るのに十分です。 提案手法によりさらにデータセットを増大させると、テスト精度は3倍以上に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.3026733673066
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Indoor localization is a challenging task. Compared to outdoor environments where GPS is dominant, there is no robust and almost-universal approach. Recently, machine learning (ML) has emerged as the most promising approach for achieving accurate indoor localization. Nevertheless, its main challenge is requiring large datasets to train the neural networks. The data collection procedure is costly and laborious, requiring extensive measurements and labeling processes for different indoor environments. The situation can be improved by Data Augmentation (DA), a general framework to enlarge the datasets for ML, making ML systems more robust and increasing their generalization capabilities. This paper proposes two simple yet surprisingly effective DA algorithms for channel state information (CSI) based indoor localization motivated by physical considerations. We show that the number of measurements for a given accuracy requirement may be decreased by an order of magnitude. Specifically, we demonstrate the algorithm's effectiveness by experiments conducted with a measured indoor WiFi measurement dataset. As little as 10% of the original dataset size is enough to get the same performance as the original dataset. We also showed that if we further augment the dataset with the proposed techniques, test accuracy is improved more than three-fold.
• Abstract（参考訳）: 屋内のローカライゼーションは難しい課題です。 GPSが優勢な屋外環境と比較して、堅牢でほぼ普遍的なアプローチは存在しない。 近年,機械学習(ML)が,正確な屋内局在化を実現するための最も有望なアプローチとして浮上している。 それでもその主な課題は、ニューラルネットワークのトレーニングに大規模なデータセットを必要とすることだ。 データ収集手順は費用と労力がかかり、さまざまな屋内環境の計測とラベリングプロセスが必要となる。 Data Augmentation (DA)は、MLのデータセットを拡大し、MLシステムがより堅牢になり、一般化能力が向上する一般的なフレームワークである。 本稿では,チャネル状態情報(csi)に基づく屋内位置推定のための2つの簡易かつ驚くほど効果的なdaアルゴリズムを提案する。 所与の精度要求値の測定回数は桁違いに減少する可能性があることを示す。 具体的には、室内WiFi測定データセットを用いて実験を行い、アルゴリズムの有効性を実証する。 オリジナルのデータセットのサイズの10%は、元のデータセットと同じパフォーマンスを得るのに十分です。 また,提案手法によりデータセットをさらに拡張すれば,テスト精度が3倍以上向上することを示した。

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