センシンググループ

センシンググループとは

センシングとはセンサを用いて温度や湿度などの情報を取得することである.センシングデータはセンサの位置情報と組み合わせることにより,より有効な情報となる.現在,一般的に知られる位置情報取得方法として,GPS(全地球測位システム)がある.GPSはとても高い精度で位置推定できるが,問題点がある.それは屋内環境などの障害物が多い環境や遮蔽された環境では,精度が低下する.また端末の電源がOFFの状態ではGPSを使用することができない.そのため,私たちセンシンググループでは受信信号強度(RSSI: Received Signal Strength Indicator)を用いた屋内位置推定や共振器の電力反射係数を用いた位置推定など,センシング情報を用いて使用環境・状態に応じた位置推定手法の実現を目指し研究を行っている.

単語帳
センシングセンサネットワーク受信信号強度(RSSI)アンカーノード全地球測位システム距離減衰特性電波位置指紋法無線電力伝送電力反射係数結合係数

テーマ1:障害物や遮蔽物がある環境における位置推定

障害物や遮蔽物の多い環境では,衛星からの電波が直接受信できないため,GPSによる位置推定精度が不安定になってしまう. そこで私たちは以下の環境下における位置推定手法について研究を行っている.

・ 遮蔽物の多い環境における位置推定

災害時において,瓦礫や家屋といった遮蔽物の下敷きとなった人の位置を特定することは重要な課題である.しかし,遮蔽物によりGPSの精度が著しく低下することが想定されるため,特別な位置推定手法が必要となる.遮蔽物で囲まれた環境における位置推定手法として,移動端末から得られる電波の強さを利用した位置推定手法がある.この手法は,まず自分の位置情報を知っている移動端末が自身の位置情報を複数回救助対象の持つ端末に対して発信する.そして,その情報を受けとった救助対象の持つ端末はその位置情報と電波の強さを元に自分の位置を推定する手法である.

遮蔽物の多い環境における位置推定

・ 屋内環境における位置推定

屋内環境では障害物が多いため,RSSIの距離減衰特性が二乗則に従わない.そこで屋内環境における位置推定手法として電波位置指紋を利用した屋内位置推定を行う.この手法は,初めに屋内位置推定を行いたい部屋を適当に分割し,それぞれの位置でRSSIを測定する.そのデータを教師データとして保存する.その後,位置推定を行う際に取得したデータを,教師データと照らし合わせることで,位置推定を行う方法である.この手法をさらに発展させた研究を私たちは行っている.以下に行っている研究を示す.

屋内環境における位置推定

➢ 属性情報を用いた屋内位置推定

電波位置指紋に加えて他の属性情報(e.g. 音,光度,地磁気)を位置指紋として用いて組み合わせることにより,位置推定精度を高める研究を行っている.

➢ 時間・空間特性を利用した屋内位置推定

電波位置指紋のデータを取得するには非常に手間と時間がかかる.そこで,空間特性を用いて測定点以外の位置での電波位置指紋を計算より推定することで,測定点数を減らすということを目的に研究を行っている.

・ 移動型センサネットワークにおける位置推定

ネットワーク全体が移動している場合でもセンサノードの位置情報を取得するために位置推定が必要となる.このとき,移動アンカーノードを複数利用した位置推定手法があるが,その移動アンカーノードの一部が自身の位置情報を誤ってしまっているとき,位置推定精度に大きく影響してしまう.そこで,アンカーノードに位置誤差が含まれていることを考慮した位置推定手法について研究を行っている.

テーマ2:結合係数を用いた受電端末位置推定

二次元マルチホップ無線電力伝送(WPT: Wireless Power Transfer)での電力伝送効率を向上させるには,受電端末の位置を知る必要がある.そこで,磁界共振器方式のWPTに用いられる共振器を利用した位置推定を提案している.その手法は,受電端末の位置を知るために各位置に電力伝送を行い,電力反射係数を測定することにより受電端末の位置を推定する手法である.

反射係数を用いた位置推定

実機実験装置