Wi-Fi屋内測位の測位位置間データ拡張による高精度化に関する論文がIEEE Sensorsに採録されました．

近年，高精度な屋内測位を実現する有力な一手法である，Wi-Fi fingerprintを用いた屋内測位が盛んに研究されています．
しかし，高精度な測位の実現のためには測位を行う環境中で満遍なく高密なデータを大量に収集する必要があり，このデータ収集の多大なコストは実利用を考えると，大きな問題であります．

本研究では，少量の収集データから，データ取得を行なっていない地点でのデータを生成することにより，まばらなデータ収集のみで高精度な屋内測位を行う新たなデータ拡張手法を提案しました．

実験により，本データ拡張手法が10%のデータ収集量で，既存の屋内測位手法と同様の精度を達成することが確認されました．

上記の提案手法及び検証を行なっているものが以下の論文です．

Masato Sugasaki and Masamichi Shimosaka
Robustifying Wi-Fi localization by Between-Location data augmentation
IEEE Sensors Journal, (Early Access)