[論文レビュー] A Survey of Indoor Localization Systems and Technologies

Faheem Zafari, Athanasios Gkelias+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 4, 2017

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 144被引用数 182

ひとこと要約

この調査は、室内定位技術（AoA、ToF、RSS、CSI など）を、技術分野（WiFi、RFID、UWB、BLE など）にまたがって検討し、エネルギー、可用性、コスト、レンジ、遅延、スケーラビリティ、トラッキング精度でシステムを評価し、IoT 統合と残された課題について論じる。

ABSTRACT

Indoor localization has recently witnessed an increase in interest, due to the potential wide range of services it can provide by leveraging Internet of Things (IoT), and ubiquitous connectivity. Different techniques, wireless technologies and mechanisms have been proposed in the literature to provide indoor localization services in order to improve the services provided to the users. However, there is a lack of an up-to-date survey paper that incorporates some of the recently proposed accurate and reliable localization systems. In this paper, we aim to provide a detailed survey of different indoor localization techniques such as Angle of Arrival (AoA), Time of Flight (ToF), Return Time of Flight (RTOF), Received Signal Strength (RSS); based on technologies such as WiFi, Radio Frequency Identification Device (RFID), Ultra Wideband (UWB), Bluetooth and systems that have been proposed in the literature. The paper primarily discusses localization and positioning of human users and their devices. We highlight the strengths of the existing systems proposed in the literature. In contrast with the existing surveys, we also evaluate different systems from the perspective of energy efficiency, availability, cost, reception range, latency, scalability and tracking accuracy. Rather than comparing the technologies or techniques, we compare the localization systems and summarize their working principle. We also discuss remaining challenges to accurate indoor localization.

研究の動機と目的

• 室内定位技術と定位に用いられる信号指標（RSSI、CSI、AoA、ToF、TDoA、RToF、PoA）および指紋認識法を要約する。
• 室内定位を可能にする技術とシステム（WiFi、Bluetooth、Zigbee、RFID、UWB、可視光、音響）を調査する。
• エネルギー効率、可用性、コスト、レンジ、遅延、スケーラビリティ、精度という明示的なフレームワークを用いて定位システムを評価する。
• IoT の機会と課題を室内定位に関して論じ、短距離 IoT 技術と長距離 IoT 技術の対比を行う。

提案手法

• 定位技術（RSSI、CSI、AoA、ToF、TDoA、RToF、PoA）および指紋認識/シーン分析の分類法を提供する。
• 技術オプション（WiFi、Bluetooth、Zigbee、RFID、UWB、VLC、音響）とそれらの定位への影響を検討する。
• 複数の指標（可用性、コスト、エネルギー、レンジ、遅延、スケーラビリティ、精度）でシステムを比較する評価フレームワークを導入する。
• IoT の入門と、室内定位の実現性を支える新興 IoT 技術を分析する（サブメートル目標）。
• 1997–2016/2018 年の既存の定位システムを調査し、フレームワークに対して評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 室内環境全体で主な定位技術とその動作原理は何か？
• RQ2 異なる技術（WiFi、BLE、RFID、UWB など）は室内定位をどのように支え、その長所と短所は何か？
• RQ3 エネルギー、コスト、可用性、レンジ、遅延、スケーラビリティ、精度の観点から室内定位システムを比較する統一評価フレームワークはどうあるべきか？
• RQ4 IoT 技術を室内定位と統合する際の課題と機会は何か？
• RQ5 正確な室内定位のための残されたギャップと今後の方向性は何か？

主な発見

• WiFi ベースの定位は、近年のシステムでサブメートル精度を達成している（中央値は引用文献の約 23 cm）。
• CSI は多重経路と室内ノイズに対して堅牢性を有するが、店頭にある NIC で利用するのは容易ではない。
• 指紋認識の粒度と環境の時間的安定性にはトレードオフがあり、指紋は環境変化に敏感である。
• エネルギー、コスト、可用性、遅延、レンジ、スケーラビリティ、精度の多様な指標を比較する明示的で汎用的な評価フレームワークが有用である。
• IoT 技術はまだサブメートル級の室内定位には適しておらず、短距離 IoT と長距離 IoT アプローチの連携が求められる。
• 本調査は RSSI、ToF、TDoA、RToF、AoA、PoA など広範な技術を取り扱い、技術比較だけでなくシステムレベルの評価を強調している。