@article{oai:nagoya.repo.nii.ac.jp:00013531,
 author = {藤田, 迪 and 梶, 克彦 and 河口, 信夫 and Fujita, Susumu and Kaji, Katsuhiko and Kawaguchi, Nobuo},
 journal = {マルチメディア、分散、協調とモバイル(DICOMO)シンポジウム論文集},
 month = {Jul},
 note = {モバイル端末の普及や，家庭や公共施設等への無線LAN アクセスポイントの設置個所の増加に伴い，屋内・屋外を問わず電波を受信可能な無線LAN 情報を利用した位置推定手法が注目されている．一般に屋内における位置推定のアプリケーションでは屋外に比べて高い精度が細かい時間幅で要求される．しかし従来の無線LAN 位置推定手法では，推定精度を向上させるためには非常に大規模なデータベースが必要であり，かつ膨大な計算量が必要であるという課題がある．そこで本研究では，まず大規模な無線LAN データベースをGaussian Mixture Model (GMM) によって表現することで，無線LAN 情報のデータ量を従来の95% 以上削減する手法を提案する．次に，計算量を調整可能なParticle Filter を用いた位置推定手法を提案する．評価実験を実施した環境では，本手法により6～10m 程度の精度での位置推定が可能であった．, Recently, location estimation systems using WLAN are getting popular, because WLAN access points are widely introduced to general houses and public facilities. We can receive the signal of WLAN regardless of indoor and outdoor, so that WLAN is available for indoor location estimation. Conventional researches of location estimation have a problem that needs a huge WLAN database and a large computation. In this paper, we propose a modeling method of WLAN database using Gaussian Mixture Model (GMM) and a location estimation method using WLAN GMM. Consequently, we succeeded in reducing the amount of WLAN data to about 5%. In this time’s experiment environment, accuracy of location estimation was about 6～10 m.},
 pages = {944--952},
 title = {Gaussian Mixture Model を用いた無線LAN位置推定手法},
 year = {2010}
}