Abstract-I detta papper, tekniker och algoritmer som utvecklats inom ramen för statistisk inlärningsteori analyseras och tillämpas på problemet med att bestämma platsen för en trådlös enhet genom att mäta signalstyrkorna från en uppsättning åtkomstpunkter (lokalisering fingeravtryck). Statistisk inlärningsteori ger en rik teoretisk grund för utveckling av modeller från en uppsättning exempel. Signalstyrkasmätning är en del av det normala driftläget för trådlös utrustning, särskilt Wi-Fi, så att ingen anpassad hårdvara krävs. De föreslagna teknikerna, baserade på Support Vector Machine paradigm, har implementerats och jämförts, på samma datauppsättning, med andra metoder som beaktas i litteraturen. Tester utförda i en verklig miljö visar att resultaten är jämförbara, med fördelen av en låg algoritmisk komplexitet i den normala driftsfasen. Dessutom är algoritmen särskilt lämplig för klassificering, där den överträffar de andra teknikerna. 1................................................................
Brunato och Battiti REF presenterade en statistisk inlärningsteori för lokaliseringsfingeravtryck.
Statistical Learning Theory for Location Fingerprinting in Wireless LANs
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}