Sammanfattning av denna webbsida: Numera har platsbaserade tjänster, som inkluderar tjänster för att identifiera var en person eller ett föremål befinner sig, många användningsområden i det sociala livet. Även om traditionell GPS-positionering kan ge högkvalitativa positioneringstjänster i utomhusmiljöer, på grund av avskärmning av byggnader och störningar i inomhusmiljöer, har forskare och företag ägnat större uppmärksamhet åt hur man utför hög precision inomhuspositionering. Det finns många inomhuspositioneringstekniker som WiFi, Bluetooth, UWB och RFID. RFID-positioneringsteknik gynnas av forskare på grund av dess lägre kostnad och högre noggrannhet. En av de metoder som används för inomhuspositionering är LANDMARK algoritmen, som använder RFID-taggar och läsare för att implementera ett inomhuspositioneringssystem (IPS). Den exakta positioneringsalgoritmen för LANDMARK bygger dock på referenstaggars densitet och RFID-läsares prestanda. I detta dokument introducerar vi den viktade väglängden och stöder vektorregressionsalgoritmen för att förbättra positioneringsprecisionen för LANDMARK. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen är effektiv.
Författaren i REF använde SVR för att förbättra RFID-baserade inomhuspositioneringssystem.
An RFID Indoor Positioning Algorithm Based on Support Vector Regression
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}