Lokalisering inomhus används i många applikationer som säkerhet, hälso- och sjukvård, platsbaserade tjänster och sociala nätverk. Fingeravtrycksbaserade metoder används i stor utsträckning för indoor localization. Men fick signalstyrka (RSS) variation på grund av enhet mångfald och förändring av förhållanden i lokaliseringsmiljön (t.ex., distribution av möbler, människors närvaro och rörelse, och öppning och stängning av dörrar) framkalla ett betydande lokaliseringsfel. För att övervinna detta, föreslår vi en hybrid inomhus lokaliseringssystem med hjälp av radiofrekvens (RF) och pyroelektriska infraröda (PIR) sensorer. Vårt lokaliseringssystem har två steg. I det första steget identifieras målpersonens zon med hjälp av PIR-sensorer. I det andra steget, använder vi K-nearest granne (K-NN) algoritm på fingeravtryck inom den identifierade zonen och uppskatta position. Zonbaserad behandling av fingeravtryck kommer att utesluta avvikande fingeravtryck på grund av RSS-variation. Vi föreslog två lokaliseringsmetoder: Föreslagen 1 och Föreslagen 2 som använder signalstyrka skillnad (SSD) respektive RSS, respektive. Simuleringsresultat visar att 0,8 meters noggrannhet av Föreslagen 1 uppnår 84% och 2 uppnår 65%, medan traditionella fingeravtryck och SSD är 46% respektive 28%.
Författarna till Ref föreslog till exempel en hybridmetod för radiofrekvens- och pyroelektriska infraröda (PIR) sensorer.
Hybrid Indoor Human Localization System for Addressing the Issue of RSS Variation in Fingerprinting
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}