ABSTRACT Numera har forskning och utveckling av olika positioneringssystem inomhus (IPS) ökat på grund av ett blomstrande socialt och kommersiellt intresse för lokaliseringsbaserade tjänster (LBS). Bland LBS-teknikerna använde vi Bluetooth-lågenergifyren i vårt system, som förbrukar mindre energi och är inbäddad i många aktuella smartphones och surfplattor. I synnerhet har fingeravtrycksmetoden blivit ett utmärkt val i utformningen av IPS på grund av dess goda lokaliseringsuppskattning och det faktum att det inte krävs någon line-of-sight från åtkomstpunkter. Vi föreslår en förbättrad tvåstegs lokalisering av fingeravtryck med hjälp av flera fingeravtrycksfunktioner för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten. Det föreslagna systemet använder en spridningsmodell för att konvertera RSS av beacons till avstånd och uppskatta viktade centroid (WC) av närliggande beacons. De uppskattade toaletterna tillsammans med signalstyrka och rankning av de närliggande beacons lagras i serverdatabasen för lokalisering istället för RSS från alla utplacerade beacons. För det första, det föreslagna systemet använder sig av olika fingeravtryck funktioner för att öka lokalisering noggrannhet som också minskar både den fysiska storleken på databasen och mängden datakommunikation med servern i genomförandefasen; för det andra, affinitet förökning kluster minimerar sökutrymmet för RPs och minskar beräkningskostnaden; tredje, exponentiellt medelvärde införs för att jämna den bullriga RSS. De experimentella resultat som erhålls genom verklig fältutplacering visar att den föreslagna metoden avsevärt förbättrar positioneringssystemets prestanda i både positioneringsnoggrannheten och radiokartans databasstorlek.
Det föreslagna systemet i REF använder en spridningsmodell för att konvertera RSS av beacons till avstånd och uppskatta viktade centroid (WC) av närliggande beacons.
Improving Indoor Fingerprinting Positioning With Affinity Propagation Clustering and Weighted Centroid Fingerprint
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}