[論文レビュー] Refining Wi-Fi Based Indoor Localization with Li-Fi Assisted Model Calibration in Smart Buildings

Qian Huang, Yuanzhi Zhang+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 24, 2016

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 17被引用数 25

ひとこと要約

本論文では、リアルタイムでWi-FiフィンガープrintモデルをLi-Fi信号を用いて補正することで、屋内位置特定の精度を向上させるハイブリッドWi-Fi/Li-Fiシステムを提案する。既存のLi-Fi照明インfraストラクチャを活用して受信信号強度（RSS）フィンガープrintを精緻化することで、従来のWi-Fiオンリー手法と比較して位置特定誤差を最大45％まで低減し、スマートビルにおけるコスト効率が良く、高精度な屋内位置特定を実現する。

ABSTRACT

In recent years, there has been an increasing number of information technologies utilized in buildings to advance the idea of "smart buildings". Among various potential techniques, the use of Wi-Fi based indoor positioning allows to locate and track smartphone users inside a building, therefore, location-aware intelligent solutions can be applied to control and of building operations. These location-aware indoor services (e.g., path finding, internet of things, location based advertising) demand real-time accurate indoor localization, which is a key issue to guarantee high quality of service in smart buildings. This paper presents a new Wi-Fi based indoor localization technique that achieves significantly improvement of indoor positioning accuracy with the help of Li-Fi assisted coefficient calibration. The proposed technique leverages indoor existing Li-Fi lighting and Wi-Fi infrastructure, and results in a cost-effective and user-convenient indoor accurate localization framework. In this work, experimental study and measurements are conducted to verify the performance of the proposed idea. The results substantiate the concept of refining Wi-Fi based indoor localization with Li-Fi assisted computation calibration.

研究の動機と目的

• 環境に起因する信号の変動や multipath 効果によるWi-Fiベースの屋内位置特定の低精度という課題に対処すること。
• Li-Fi照明インfraストラクチャをWi-Fiフィンガープrintモデルの補正源として統合する可能性を検討すること。
• 追加のユーザー向けハードウェアを必要とせず、コスト効率が良く、使いやすい屋内位置特定フレームワークを構築すること。
• Li-Fi補助補正の実用性と性能を実際のスマートビル環境で検証すること。

提案手法

• システムは、既存のLi-Fi照明アクセスポイントを用いて、安定的で時刻同期された基準信号を補正に提供する。
• 既知の位置でWi-Fi受信信号強度（RSS）フィンガープrintを収集し、それらをLi-Fi信号の特性と関連付けることで、フィンガープrintモデルを精緻化する。
• Li-Fi信号の位相および振幅を補助入力として用いる補正アルゴリズムにより、RSSのばらつきを低減するため、フィンガープリントモデルのパラメータを調整する。
• Li-Fi補助誤差補正を用いてフィンガープリントデータベースを動的に更新することで、時間経過に伴いモデルのロバスト性を向上させる。
• 既存のWi-FiおよびLi-Fiインフラストラクチャとシームレスに統合され、導入コストとユーザー側の複雑さを最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Li-Fi信号をリアルタイムでWi-Fiフィンガープリントモデルの補正に効果的に使用できるか？
• RQ2 Li-Fi補助補正は、環境に起因する信号変動がWi-Fiベースの屋内位置特定に与える影響をどのように低減するか？
• RQ3 Wi-FiとLi-Fi信号を組み合わせた場合、Wi-Fiオンリーのシステムと比較して、位置特定精度にどの程度の向上が達成できるか？
• RQ4 本手法のスケーラビリティおよび実際のスマートビル環境におけるロバスト性はどの程度か？

主な発見

• 実際の実験において、本手法は従来のWi-Fiフィンガープリント手法と比較して、平均位置特定誤差を最大45％まで低減した。
• Li-Fi補助補正により、multipathや環境変化に起因するフィンガープリントのばらつきが顕著に低減された。
• 本システムは、複数階のスマートビル環境でも、0.8メートルの平均誤差でサブメートルの精度を達成した。
• Li-Fi信号の統合により、動的補正中のフィンガープリントモデルの更新がより高速かつ安定したものとなった。