ABSTRACT Bluetooth lågenergi (BLE)-baserad inomhuslokalisering har lockat till sig allt större intresse för dess lågkostnads-, lågeffekts- och allestädes tillgängliga mobila enheter. I detta dokument föreslås en ny denoiserande autoencoder-baserad BLE inomhuslocalization (DABIL) metod för att ge hög prestanda 3-D positionering på stora inomhusplatser. En djupt lärande modell, kallad denoising autoencoder, antas för att extrahera robusta fingeravtryck mönster från mottagna signalstyrka indikator mätningar, och en fingeravtrycksdatabas är konstruerad med referens platser i 3-D utrymme, snarare än traditionella 2-D plan. Fältexperiment visar att 3D-utrymmesfingeravtryck effektivt kan öka positioneringsnoggrannheten, och DABIL utför det bästa i termer av både horisontell noggrannhet och vertikal noggrannhet, jämfört med en traditionell fingeravtrycksmetod och en djupt lärandebaserad metod. Dessutom kan det uppnå stabil prestanda med ofullständiga fyrmätningar på grund av oförutsägbara BLE-fyr som gått förlorade. INDEX TERMS Bluetooth låg energi, inomhus lokalisering, fingeravtryck, denoiserande autoencoder.
Xiao m.fl. REF föreslog en ny denoiserande autoencoderbaserad BLE inomhuslokaliseringsmetod för att tillhandahålla högpresterande 3D-positionering i stora inomhusutrymmen.
3-D BLE Indoor Localization Based on Denoising Autoencoder
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}