Abstract-WLAN platsuppskattning baserad på 802.11 signalstyrka blir allt vanligare i dagens genomträngande datorapplikationer. Bland de väletablerade lokaliseringsbestämningarna visar probabilistiska tekniker goda resultat och blir därmed allt populärare. För att dessa tekniker ska uppnå hög noggrannhet krävs dock oftast ett stort antal träningsprover för kalibrering, vilket medför en stor mängd manuella insatser offline. I detta dokument strävar vi efter att lösa problemet genom att minska både provtagningstiden och antalet platser som provtas vid konstruktionen av en radiokarta. Vi föreslår en ny inlärningsalgoritm som bygger plats-skattningssystem baserat på en liten del av kalibreringsdata som traditionella tekniker kräver och en samling av användarspår som kan erhållas billigt. När antalet provplatser minskas utvecklas en interpoleringsmetod för att effektivt lappa ihop en radiokarta. Omfattande experiment visar att våra föreslagna metoder är effektiva för att minska kalibreringsarbetet. I synnerhet kan omärkta användarspår användas för att kompensera för effekterna av att minska kalibreringsansträngningen och kan till och med förbättra systemets prestanda. Följaktligen kan manuella insatser minskas avsevärt samtidigt som en hög grad av noggrannhet fortfarande uppnås.
Chai och Yang REF föreslog ett system för att minska provtagningsplatsen i radiokartbyggnadsfasen för att minska den manuella ansträngningen och utvecklade en interpolationsteknik för att effektivt patcha en radiokarta.
Reducing the Calibration Effort for Probabilistic Indoor Location Estimation
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}