論文の概要: Hierarchical Stage-Wise Training of Linked Deep Neural Networks for Multi-Building and Multi-Floor Indoor Localization Based on Wi-Fi RSSI Fingerprinting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13288v1
• Date: Thu, 18 Jul 2024 08:43:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-19 16:12:25.901588
• Title: Hierarchical Stage-Wise Training of Linked Deep Neural Networks for Multi-Building and Multi-Floor Indoor Localization Based on Wi-Fi RSSI Fingerprinting
• Title（参考訳）: Wi-Fi RSSIフィンガープリントに基づくマルチビルディングとマルチフロア屋内ローカライゼーションのためのリンク型ディープニューラルネットワークの階層的ステージワイズトレーニング
• Authors: Sihao Li, Kyeong Soo Kim, Zhe Tang, Graduate, Jeremy S. Smith,
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークを用いた大規模マルチビルディングとマルチフロア屋内ローカライゼーションの課題に対する新しい解を提案する。 階層的なステージワイドトレーニングフレームワークは、もともとのステージワイドトレーニングフレームワークを、複数のリンクネットワークの場合に拡張する。 提案したトレーニングフレームワークは、3次元の局所化誤差を11.78mから8.71mに著しく低減することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.86574270083089
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a new solution to the problem of large-scale multi-building and multi-floor indoor localization based on linked neural networks, where each neural network is dedicated to a sub-problem and trained under a hierarchical stage-wise training framework. When the measured data from sensors have a hierarchical representation as in multi-building and multi-floor indoor localization, it is important to exploit the hierarchical nature in data processing to provide a scalable solution. In this regard, the hierarchical stage-wise training framework extends the original stage-wise training framework to the case of multiple linked networks by training a lower-hierarchy network based on the prior knowledge gained from the training of higher-hierarchy networks. The experimental results with the publicly-available UJIIndoorLoc multi-building and multi-floor Wi-Fi RSSI fingerprint database demonstrate that the linked neural networks trained under the proposed hierarchical stage-wise training framework can achieve a three-dimensional localization error of 8.19 m, which, to the best of the authors' knowledge, is the most accurate result ever obtained for neural network-based models trained and evaluated with the full datasets of the UJIIndoorLoc database, and that, when applied to a model based on hierarchical convolutional neural networks, the proposed training framework can also significantly reduce the three-dimensional localization error from 11.78 m to 8.71 m.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークがサブプロブレムに特化され,階層的な段階的トレーニングフレームワークの下でトレーニングされる,大規模マルチビルディングとマルチフロア屋内ローカライゼーションの課題に対する新しい解決策を提案する。 センサの計測データにマルチビルディングやマルチフロアの屋内位置決めのような階層的表現がある場合,データ処理における階層的特性を活用して,スケーラブルなソリューションを提供することが重要である。 この点において、階層的な段階訓練フレームワークは、複数のリンクネットワークの場合において、上位階層ネットワークのトレーニングから得られる事前知識に基づいて、下位階層ネットワークをトレーニングすることにより、元の段階訓練フレームワークを拡張している。 UJIIndoorLocのマルチビルディングとマルチフロアのWi-Fi RSSI指紋データベースによる実験結果は、提案した階層的な段階的トレーニングフレームワークでトレーニングされたリンクニューラルネットワークが3次元のローカライゼーション誤差8.19mを達成できることを示し、これは著者の知る限り、UJIIndoorLocデータベースの全データセットでトレーニングおよび評価されたニューラルネットワークベースモデルにおいて最も正確な結果であり、階層的な畳み込みニューラルネットワークに基づくモデルに適用した場合、提案したトレーニングフレームワークは3次元のローカライゼーション誤差を11.78mから8.71mに減少させることができる。

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