Sammanfattning av denna webbsida: Numera har de ökande kraven på lokaliseringsbaserade tjänster (LBS) stimulerat den snabba utvecklingen av system för inomhuspositionering (IPS). IPS-systemets prestanda påverkas dock av den uppmätta signalens fluktuation. I denna studie föreslås en Gaussisk filtreringsalgoritm baserad på en extrem inlärningsmaskin (ELM) för att ta itu med problemet med felaktig inomhuspositionering när betydande emottagna signalstyrkasindikationer (RSSI) fluktuationer inträffar under mätningsprocessen. Den Gaussiska filtreringsmetoden analyseras och jämförs, vilket effektivt kan filtrera bort de fluktuerande signaler som orsakades av miljöpåverkan i ett RFID-baserat positioneringssystem. Samtidigt kan den snabba inlärningsförmågan hos den föreslagna ELM-algoritmen minska tidsförbrukningen för tjänsten offline och online, och etablerar regressionsmodellen för nätverkspositionering mellan taggarnas signalstyrkor och deras motsvarande positioner. Det föreslagna positioneringssystemet testas i en verklig experimentell miljö. Dessutom visar testresultaten att positioneringsalgoritmerna inte bara kan ge högre positioneringsnoggrannhet utan också uppnå en snabbare beräkningseffektivitet jämfört med andra tidigare algoritmer.
I REF föreslogs en Gaussisk filtreringsalgoritm baserad på en extrem inlärningsmaskin (ELM) för att ta itu med problemet med felaktig inomhuspositionering mitt i betydande RSSI-fluktuationer under mätningsprocessen.
Intelligent RFID Indoor Localization System Using a Gaussian Filtering Based Extreme Learning Machine
{'venue': 'Symmetry', 'journal': 'Symmetry', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}