相河 聡

近年，大電力機器用電磁遮へい材の要求が増している．本研究では，一面を開口面とした金属きょう体内に送信コイルを配置し，きょう体から漏洩する近傍磁界について検討した．また，電磁遮へい効果を向上できる穴あき金属板について検討した．

Today, we can know our outdoor location through global positioning system (GPS). However, it is not easy to estimate our indoor location because satellite signals are difficult to reach. Therefore, we study indoor localization using wireless local area network (LAN). In this work, we attempted to rectify our position estimated using a convolutional neural network (CNN). CNN of indoor localization is based on fingerprinting, and it can only estimate pre-measured coordinates. Simultaneously, CNN is not considered relation by time series. Thus, we suggest using filters like the Kalman filter or particle filter. We can estimate the pre-measured coordinates and inter-coordinates among them using filters. Additionally, we can improve the position estimation accuracy based on the temporal dependency of the user assuming a pedestrian. Our experimental validation shows that the proposed method improves the accuracy. We evaluated and enhanced the position estimation accuracy using CNN with the particle filter. Consequently, we obtained that the mean, median, and max errors decreased 0.27, 0.24, and 4.72 m, respectively, compared with only CNN.

This paper scopes a method that applies CNN to Fingerprint indoor localization. AP information are used to train the CNN. As the number of AP information with correct labels increases, the estimation accuracy by the CNN improves. However, it costs a lot to collect AP information with correct labels. UD (User Data) can be used to solve the problem. The UD is unlabeled data because the measuring method of the UD does not know the user’s place exactly. We perform semi-supervise assuming the estimation result of the UD as the correct label. However, the estimation result of the UD may be incorrect. Therefore, it is needed to select UD which is correctly estimated and use it for training the CNN. In this study, we propose a way to select UD by feature value using CNN feature extractor.

金属格子を誘電体で挟んだ構造は，ある帯域の電磁波のみを透過する空間フィルタとして動作することを確認している．本研究では，導電膜シートを格子状に配列したシートを用い，高誘電率材料と積層することで空間フィルタが構成できるか実験・理論の両面より検討した．

We are investigating the fingerprint method using wireless LAN access points (APs) to estimate user location. We focused on database update as a way to prevent the loss of localization accuracy. Updating a database using user-measured data presents the issue of update errors. In this paper, we have proposed and verified this issues.

電波吸収体は不要電磁波除去対策として様々な箇所で使用されている．特に，メタマテリアルを構成材料とする電波吸収体は従来型電波吸収体では実現できない画期的な特徴を有することが実証されている．本研究では，金属パターン周期配列構造と誘電体から構成される新たな電波吸収体を提案し，その構造パラメータを変化させることで整合条件を満たす電波吸収体を設計した．更に，本電波吸収体について，垂直入射時での評価に加え，実用を想定し斜入射時における電波吸収特性を実験的に評価した．

As the newly EMC materials, the authors have been proposed the bandpass space filters consisting the metal wire grid with negative relative permittivity and dielectric materials. In this study, the novel space filters using conductive film grid, instead of a metal wire grid, are proposed. Next, the transmission characteristics of the proposed space filters for a Wifi router in the 2.4GHz band or the 5.0GHz band are evaluated by the measurement in free space and the calculation of transmission line theory.

Currently, many researches are proceeded on location estimation using wireless LAN access points. In this research, we apply a particle filter, which is one of the time series filters, to examine the design method of its parameters and evaluate its accuracy. As a result of adjusting the parameters in the proposed method, the estimation error could be reduced. It was also confirmed that the proposed method can improve the accuracy more than the conventional method even if the DB coordinate interval increases.

In our laboratory, we study “area estimation” by Finger Printing for indoor commercial facilities and buildings. We study a method for updating DBs with user-acquired AP information. There is a problem of lowering the estimation accuracy due to the bias of the updated DBs. In order to solve this problem, we proposed a method to create a large distribution by mixing multiple databases.

Recently, EM wave absorbers are frequently applied to prevent undesired EM waves. In our previous works, EM wave absorbers consisting of a artificially designed material and a ferrite rubber mixture have been proposed. As the newly materials, the authors propose the grid sheets consisting of the conductive material and the metal foil, and evaluate their equivalent relative permittivities. Next, EM wave absorbers consisting of a proposed sheet and a permalloy composite material are designed, and their reflection characteristics are experimentally evaluated.

This contribution describes a fingerprint position estimation using RSSI (Received Signal Strength Indicator) of wireless LAN Access Points (APs) that employs Neural Network (NN). We propose position estimation using the weighted intermediate point to estimate the exact position. In this method, RSSI of UD (User Data) is collated with the RSSI in DB (data base). RSSI of DB was measured on coordinates in advance. Therefore, one of the coordinates is selected as the estimation result. The coordinate closest to correct point is selected in case of estimation at the intermediate point of the coordinates. In this study, we propose to estimate the intermediate point using weighting with the existence probability distribution of limited coordinate output from NN. The accuracy of proposed position estimation method was verified using three-layer NN based on measured data.

屋内位置推定アプリケーションは，商業施設などで需要は高い．現在，屋内商業施設には，多数の無線LANアクセスポイント(AP)が設置されている．また，ネットワークに接続していなくともAPからの受信電波強度(RSSI)を観測することができる．本論文では，APが多く普及している商業施設における無線LANによる屋内位置推定を検討する．位置推定対象となるスマートフォンを信号取得端末（ユーザ端末）とし，APからのRSSIを取得することにより位置推定を行う．導入対象となる商業施設エリアは，シャドーイングやマルチパスフェージングの影響を無視できない．また，APは各店舗が自由に設置しているため，設置場所も既知ではない．Laterationのように，RSSIからの距離を求める方式では遮蔽物による減衰が影響する．このため，商業施設ではFingerPrintが有効である．求められる位置推定精度は，1店舗の大きさである4〜10mとなる．商業施設内でデータ測定を行った後，その場ですぐに位置推定可能となることが求められている．このためデータベース作成，データ加工に時間をかけることができない．これに対して，ベイズ推定を用いたアルゴリズムでは，データベース作成に時間を要する．商業施設でデータベースを作成する際，観測されたAPの電波分布はガウス分布に従うことが知られている．これを利用し少ない観測データからデータベースを補間することができる．本論文では，このガウス分布をAPごとの信頼度と定義して位置推定を行うAP信頼度合算法を提案した．一方，屋内位置推定を行う際に，RSSIが小さく観測できる回数の少ないAPが原因で誤った位置に推定されることがある．これらに対して本論文では，ポアソン分布を利用して，観測回数に基づいてAP信頼度に重みづけすることで位置推定精度を向上する手法を提案する．以上に述べた低コストで実現できる位置推定に関する二つの提案手法を商業施設における実験により検証し，データベース作成に必要となる時間の削減と精度向上を確認した．

屋内・屋外問わず常に高精度な位置推定を行うには，位置推定を行う人物の位置に応じて位置推定手法を切り替える必要がある．本論文ではディープラーニングを利用することで，無線LANアクセスポイントからの電波による位置推定の精度を予測する手法を提案する．

自律移動ロボットが位置推定に無線LANの受信レベルを用いる場合,周辺環境により各位置での推定精度が異なる.一方,移動ロボットは複数箇所で位置推定を行うことができる.このことから,各点での位置推定結果に移動履歴を加えて得られる現在位置を複数平均する到達精度向上手法を提案する.具体的には,位置推定履歴と移動履歴から複数の推定現在地を算出し平均することで特異点を平坦化させる.更に自律移動ロボットに提案法を搭載し,屋内において実際に移動実験を実施することで提案手法の有効性の検証を行った.

近年,モバイル無線LANルータに代表される移動性のある無線LANネットワークが広まりつつある.無線LANのAPとなるルータ自体に移動性があるため,同じチャネルを選ぶ端末の接近が避けられず,スループット低下を引き起こす.本論文ではモバイル無線LANルータの動的なチャネル変更を提案し,シミュレーションにより手法の評価を行う.

電波伝搬路特性を用いた秘密鍵生成に関する研究が行われている.この手法では鍵ビットの一致率を向上させるためにしきい値付近削除処理が必要となるが,そのために鍵長以上のRSSIを取得する必要がある.我々は使用するアンテナパターンを限定することで,しきい値付近削除処理量を減らし,鍵一致率が向上する手法を提案し,評価を行う.

車車間通信では交差点などでの事故防止のための通信と走行車線で渋滞情報などを送受する通信がある.車両間の位置関係から最適なアンテナ配置はそれぞれの場合で異なる.本論文では,いずれの場合でも通信が可能なアンテナ配置方法及びダイバーシチ方式を提案する.