論文の概要: A Unified Deep Transfer Learning Model for Accurate IoT Localization in Diverse Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.09960v1
• Date: Thu, 16 May 2024 10:07:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 14:41:47.978456
• Title: A Unified Deep Transfer Learning Model for Accurate IoT Localization in Diverse Environments
• Title（参考訳）: 多様な環境におけるIoTの正確な位置推定のための統合型深層移動学習モデル
• Authors: Abdullahi Isa Ahmed, Yaya Etiabi, Ali Waqar Azim, El Mehdi Amhoud,
• Abstract要約: 本稿では,モノのインターネットのための屋内・屋外の統一型ローカライズソリューションを提案する。 このモデルは、多様な環境におけるIoTデバイスのローカライゼーションを正確に予測する。 エンコーダベースのTL方式を採用することで、屋内環境では17.18%、屋外環境では9.79%のベースラインモデルを改善することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9749638953163389
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Internet of Things (IoT) is an ever-evolving technological paradigm that is reshaping industries and societies globally. Real-time data collection, analysis, and decision-making facilitated by localization solutions form the foundation for location-based services, enabling them to support critical functions within diverse IoT ecosystems. However, most existing works on localization focus on single environment, resulting in the development of multiple models to support multiple environments. In the context of smart cities, these raise costs and complexity due to the dynamicity of such environments. To address these challenges, this paper presents a unified indoor-outdoor localization solution that leverages transfer learning (TL) schemes to build a single deep learning model. The model accurately predicts the localization of IoT devices in diverse environments. The performance evaluation shows that by adopting an encoder-based TL scheme, we can improve the baseline model by about 17.18% in indoor environments and 9.79% in outdoor environments.
• Abstract（参考訳）: IoT(Internet of Things)は,産業や社会を世界規模で変革する,進化を続ける技術パラダイムです。 ローカライゼーションソリューションによって促進されるリアルタイムデータ収集、分析、意思決定は、ロケーションベースのサービスの基盤を形成し、さまざまなIoTエコシステム内で重要な機能をサポートすることができる。 しかし、ローカライゼーションに関する既存の研究のほとんどは単一環境に焦点を当てており、複数の環境をサポートする複数のモデルの開発につながっている。 スマートシティの文脈では、こうした環境の動的さにより、コストと複雑さが上昇する。 これらの課題に対処するために,1つの深層学習モデルを構築するためにトランスファーラーニング(TL)方式を利用する,屋内・屋外の統一型ローカライズソリューションを提案する。 このモデルは、多様な環境におけるIoTデバイスのローカライゼーションを正確に予測する。 性能評価の結果,エンコーダをベースとしたTL方式を用いることで,屋内環境では17.18%,屋外環境では9.79%のベースラインモデルを改善することができることがわかった。

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