論文の概要: Privacy-Preserving Cooperative Visible Light Positioning for Nonstationary Environment: A Federated Learning Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06361v1
• Date: Sat, 11 Mar 2023 10:02:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 19:28:59.624782
• Title: Privacy-Preserving Cooperative Visible Light Positioning for Nonstationary Environment: A Federated Learning Perspective
• Title（参考訳）: 非定常環境のためのプライバシ保護協調可視光位置決め:フェデレーション学習の視点から
• Authors: Tiankuo Wei, Sicong Liu
• Abstract要約: 協調可視光測位ネットワーク (CVPosNet) を提案し, 収束率を向上し, 位置決め精度を向上させる。 シミュレーションの結果,提案手法は,特に非定常環境において,ベンチマーク方式よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5445550558789884
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visible light positioning (VLP) has drawn plenty of attention as a promising indoor positioning technique. However, in nonstationary environments, the performance of VLP is limited because of the highly time-varying channels. To improve the positioning accuracy and generalization capability in nonstationary environments, a cooperative VLP scheme based on federated learning (FL) is proposed in this paper. Exploiting the FL framework, a global model adaptive to environmental changes can be jointly trained by users without sharing private data of users. Moreover, a Cooperative Visible-light Positioning Network (CVPosNet) is proposed to accelerate the convergence rate and improve the positioning accuracy. Simulation results show that the proposed scheme outperforms the benchmark schemes, especially in nonstationary environments.
• Abstract（参考訳）: 可視光測光(VLP)は,屋内測光技術として多くの注目を集めている。 しかし,非定常環境においては,vlpの性能は時間的に制限される。 本稿では,非定常環境における位置決め精度と一般化能力を改善するために,フェデレートラーニング(FL)に基づく協調型VLPスキームを提案する。 FLフレームワークをエクスプロイトすることで、環境変化に適応したグローバルモデルが、ユーザのプライベートデータを共有せずに、ユーザが共同でトレーニングすることができる。 さらに,協調可視光測位ネットワーク(CVPosNet)を提案し,収束率を向上し,位置決め精度を向上させる。 シミュレーションの結果,提案手法はベンチマーク手法,特に非定常環境よりも優れていた。

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