猿に通信端末を付けるという点では同じです。ですが、従来のシステムは誤報や検知漏れが出てしまうことがあります。１つのAPを設置するという単純なシステムでは、推定精度に問題がおこりやすく、誤報がでたり逆に検出もれがおこったりします。知的環境認識の研究材料として面白いと思い、セコム科学技術振興財団の助成を申請しました。

　図をご覧ください。最初に図中のAP５が電波を検知したとします。数分後AP６・AP4が検知しました。AP５を中心にしてAP4・AP６の付近に猿が近づいていることが容易にわかります。では最初にAP５が電波を検知し、５分後にAP６・AP１が検知したとしたらどうでしょう。これは山間部では頻繁に発生する矛盾で、理由としては猿が谷間などに居て、そのまま谷に沿って電波が進んでくる地形の影響で電波の指向性が強くなり、AP１まで突き進んでしまったと考えられます。

　そこでAP毎に「信頼度」という考え方を導入しました。各APは自身の両隣のAPとのみ通信するように設定し、猿からの電波を検知したAPのみが、隣のAPに対して通知します。通知を受けたAPは「＋１」を加算して、自分自身の信頼度の重みを計算していきます。すると表のような信頼度が把握でき、AP５付近にいるという確率が高いことがわかるのです。

　電波で対象の距離を測る場合、３辺計測が基本です。計測したい１点に対してこちらがAPを２点以上用意し、２点からのそれぞれの電波の強度（これをRSSI〔Received Signal Strength Indication〕と呼びます）を計測すると距離がわかります。判明した距離を半径にし、２つの円を描き、その交点が求めたい場所ということになります。
　そのアクセスポイント２点の選び方には、２つあります。最もAP間の距離が離れているものを推定に用いる方法（DistantAP：DAP法）とRSSIが強かった２つのAPを推定に用いる方法（RSSI法）です。DAP法ならAP１とAP６が、RSSI法ならAP４とAP５が選択されることになります。検証実験によって明らかになったのは、DAP法に前述の「信頼度」を加えてAPを２つ選ぶDAP-HKC法（Hop Knowledge Confidence）がもっとも高精度な手法であるとわかりました。これによりDAP法単体のときよりも約８０％の位置推定精度向上に成功しています。

　近づいてくる猿に対して、有効な対策を行うためには、１００ｍの誤差以内に収めてほしいと現地の人達から要望されています。当初１２台のAPで計測していたときは、２００ｍ程の誤差がありました。最終的には２４台、敷設可能になりましたので、現地の人達が求める１００ｍの誤差には対応できるようになりました。さらにDAP-HKC法を用いることで概ね５０ｍ以内の誤差におさえることができました。