Wi-Fi-baserade indoor localization system har fått stor uppmärksamhet på grund av det växande behovet av platsbaserad service (LBS) och den snabba utvecklingen av mobiltelefoner. De flesta befintliga Wi-Fi-baserade inomhuspositioneringssystem har dock den låga noggrannheten på grund av den dynamiska variationen i inomhusmiljön och den tidsfördröjning som orsakas av tidsförbrukningen för att ge positionen. I detta dokument föreslår vi ett inomhuslokaliseringssystem med hjälp av affinitetsförökningsalgoritm (AP) och partikelsvärmens optimeringsbaserade artificiella neurala nätverk (PSO-ANN). Klustertekniken används för att minska det maximala lokaliseringsfelet och förbättra PSO-ANN-modellens förutsägelseprestanda. Den starka inlärningsförmågan hos PSO-ANN-modellen gör det möjligt för det föreslagna systemet att anpassa sig till den komplicerade inomhusmiljön. Samtidigt skulle PSO-ANN:s snabba inlärnings- och förutsägelsehastighet kraftigt minska tidsförbrukningen. Med den kombinerade strategin kan vi alltså minska positioneringsfelet och förkorta predikteringens tid. Vi implementerar det föreslagna systemet på en mobiltelefon och positioneringsresultaten visar att vår algoritm kan ge en högre lokaliseringsnoggrannhet och avsevärt förbättrar prognoshastigheten.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF, föreslagen affinitet förökning kluster i kombination med partikel Swarm Optimization baserad ANN för varje kluster.
A Wi-Fi Indoor Localization Strategy Using Particle Swarm Optimization Based Artificial Neural Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}