I och med utvecklingen av kommunikationsteknik växer efterfrågan på lokaliseringsbaserade tjänster snabbt. Detta dokument presenterar en algoritm för inomhuslokalisering baserad på Mottagen Signalstyrka (RSS), som samlas in från Access Points (APs). Den föreslagna lokaliseringsalgoritmen innehåller inhämtningsfasen offline och positioneringsfasen online. För det första granskas och förbättras AP-valsalgoritmen baserat på stabiliteten hos signaler för att ta bort värdelösa AP; för det andra analyseras Kernel Principal Component Analysis (KPCA) och används för att ta bort data redundans och bibehålla användbara egenskaper för ickelinjär funktionsextraktion; för det tredje använder algoritmen Affinity Propagation Clustering (APC) RSS-värden för att klassificera dataprover och begränsa positioneringsintervallet. I positioneringsfasen online kommer de sekretessbelagda uppgifterna att matchas med testdata för att bestämma positionsområdet, och uppskattningen av maximal sannolikhet (ML) kommer att användas för exakt positionering. Så småningom genomförs den föreslagna algoritmen i en verklig miljö för utvärdering av prestanda. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen förbättrar noggrannheten och beräknings komplexiteten.
I REF användes Kernel Principal Component VolumeME 7, 2019 Analysis (KPCA) för att ta bort data redundans och bibehålla användbara egenskaper hos RSS-mätningar i ett ickelinjärt tillvägagångssätt.
A Smartphone Indoor Localization Algorithm Based on WLAN Location Fingerprinting with Feature Extraction and Clustering
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}