Fingeravtrycksmetoden har i stor utsträckning använts för Wi-Fi inomhuspositionering. I processen för matchning av fingeravtryck har användarposer och skuggning av användarens kropp en allvarlig inverkan på den mottagna signalstyrkan (RSS) och försämrar matchningsnoggrannheten, men denna påverkan har inte fått någon större uppmärksamhet. I denna studie undersöker vi systematiskt effekterna av användarposer och skuggning av användarens kropp på insamlade RSS-data och föreslår en ny metod som kallas pose-igenkänning-assisterad stöd vektormaskinalgoritm (PRASVM). Det utnyttjar fullt ut egenskaperna hos olika användare utgör och förbättrar stöd vektor maskin (SVM) positionering prestanda genom att införa en pose erkännande förfarande. Denna föreslagna metod etablerar först en fingeravtrycksdatabas med RSS- och sensordata som motsvarar olika poser i offlinefasen, och fingeravtryck från olika poser i databasen extraheras till tågreferenspunkt (RP) klassificerare av olika poser och en pose klassificerare med hjälp av en SVM-algoritm. För det andra erkänns i online-fasen RSS-data som mäts online av en pose classifier, och RSS-data som mäts online grupperas med olika poser. Sedan online RSS-data från varje grupp på en okänd användarplats omklassificeras som motsvarande RPs av RP klassificerare av motsvarande poser. Slutligen bestäms användarens plats av grupperade RSS-data som motsvarar RP-koordinaterna. Genom att överväga användaren pose och användaren kroppen skugga, de observerade RSS-data matchar fingeravtrycksdatabasen bättre, och klassificeringen noggrannhet grupperade online RSS-data är anmärkningsvärt förbättrad. För att verifiera resultaten av den föreslagna metoden utförs experiment: den ena i en kontorsmiljö och den andra i en föreläsningssal. De experimentella resultaten visar att positioneringsnoggrannheten hos den föreslagna PRASVM-algoritmen överträffar den konventionella viktade grann-k-nearest-algoritmen (WKN) med 52,29 % och 40,89 %, överträffar SVM-algoritmen med 73,74 % respektive 60,45 % och överträffar den pose-erkännande-assisterade WKN-algoritmen med 34,76 % respektive 21,86 %. Som ett resultat av detta förbättrar PRASVM-algoritmen märkbart positioneringsnoggrannheten.
Fingeravtrycksbaserade positioneringsmetoder utforskades i en maskininlärningsbaserad metod som utvecklades i REF, där stödvektormaskinen (SVM) användes för att bestämma användarens olika positioner.
Improving Wi-Fi Fingerprint Positioning with a Pose Recognition-Assisted SVM Algorithm
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Geology']}