[論文レビュー] The Tale of Two Localization Technologies: Enabling Accurate Low-Overhead WiFi-based Localization for Low-end Phones

Ahmed Shokry, Moustafa Elhamshary+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2021

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 34被引用数 25

ひとこと要約

HybridLocはBLE対応の高性能スマートフォンを活用してWiFiフィンガープリントをクラウドソーシングし、低スペックのWiFi専用デバイスでも高精度・低オーバーヘッドの室内定位を実現します。動的環境下で部屋レベルからメートルレベルの精度を達成します。

ABSTRACT

WiFi fingerprinting is one of the mainstream technologies for indoor localization. However, it requires an initial calibration phase during which the fingerprint database is built manually. This process is labour intensive and needs to be repeated with any change in the environment. While a number of systems have been introduced to reduce the calibration effort through RF propagation models or crowdsourcing, these still have some limitations. Other approaches use the recently developed iBeacon technology as an alternative to WiFi for indoor localization. However, these beacon-based solutions are limited to a small subset of high-end phones. In this paper, we present HybridLoc: an accurate low-overhead indoor localization system. The basic idea HybridLoc builds on is to leverage the sensors of high-end phones to enable localization of lower-end phones. Specifically, the WiFi fingerprint is crowdsourced by opportunistically collecting WiFi-scans labeled with location data obtained from BLE-enabled high-end smart phones. These scans are used to automatically construct the WiFi-fingerprint, that is used later to localize any lower-end cell phone with the ubiquitous WiFi technology. HybridLoc also has provisions for handling the inherent error in the estimated BLE locations used in constructing the fingerprint as well as to handle practical deployment issues including the noisy wireless environment, heterogeneous devices, among others. Evaluation of HybridLoc using Android phones shows that it can provide accurate localization in the same range as manual fingerprinting techniques under the same conditions. Moreover, the localization accuracy on low-end phones supporting only WiFi is comparable to that achieved with high-end phones supporting BLE. This accuracy is achieved with no training overhead, is robust to the different user devices, and is consistent under environment changes.

研究の動機と目的

• WiFi-based indoor localizationの高い校正コストとデバイス多様性の課題を動機付ける。
• BLE搭載の高性能端末を活用して自動的にWiFiフィンガープリントを構築するクラウドソーシング Frameworkを提案。
• Explicit calibrationなしで低スペックデバイスで正確なWiFiベースの定位を可能にする。
• フィンガープリント構築における地上 truth BLE位置誤差、欠落RSS値、デバイス多様性に対応。
• 実環境での性能評価とマニュアルフィンガープリント技術との比較。

提案手法

• 高性能スマホのBLE推定地点とWiFi RSSを結びつけてクラウドソースでWiFiフィンガープリント作成。
• offline fingerprint buildingのためにIncVoronoi BLE localizationを用い、信頼度付きの位置ラベルを生成。
• グリッドベースのセルフィンガープリント構築により校正オーバーヘッドを削減し、移動中のユーザがデータを提供できるようにする。
• APごとのRSSをガウス分布でモデル化し、欠落値とノイズを扱い、確率的フィンガープリントを実現。
• 共通のRSSオフセットλによるデバイス不均一性のオフセット補正、個別デバイスの校正なしで整合。
• ベイズ則を用いたs|gの推定をAPごとのガウスの積として離散的な位置推定; 中心質量と時間平均による連続-tracking。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 高性能デバイスのBLEによる地上真実付けが低スペックデバイスのWiFiフィンガープリント構築に信頼性を持つか?
• RQ2 デバイス不均一性とノイズの多いワイヤレスチャンネル下でグリッドベースの確率的フィンガープリントはどう機能するか?
• RQ3 地上Truthの定位精度がWiFiのみの定位性能へ与える影響は?
• RQ4 信頼度ベースと位置のみ割り当て戦略は精度とオーバーヘッドでどう比較されるか?

主な発見

• HybridLocは同じ展開条件下でマニュアルフィンガープリントと同等の中位精度を達成。
• 低スペックWiFi専用定位はHybridLoc下BLE対応高性能デバイスと同等の精度。
• 信頼度ベース割り当て法は位置のみより優れており、加重信頼度が最良またはほぼ最良。
• グリッドセル表現（中心質量）は、幾何学的中心より僅かに精度が良い。
• トレーニングとテストで異なるデバイスを使用した場合、デバイス不均一性の扱いにより精度が約14%向上。