En av de viktigaste teknikerna för framtida storskaliga lägesmedvetna tjänster som omfattar ett komplex av flervåningshus - t.ex. ett stort köpcentrum och ett universitetsområde - är en skalbar inomhuslokaliseringsteknik. I detta dokument rapporterar vi den aktuella statusen för vår utredning om användningen av djupa neurala nätverk (DNN) för skalbar byggnads-/golvklassificering och nivåuppskattning baserat på Wi-Fi-fingeravtryck. Genom att utnyttja byggnadens/golvets hierarkiska karaktär och nivåkoordinaternas uppskattning av en plats föreslår vi en ny DNN-arkitektur som består av en staplad autoencoder för minskning av funktionsutrymmets dimension och en feed-flow classifier för multi-label klassificering av byggnad/golv/lokalisering, på vilken flervånings- och flervåningslokaliseringssystemet baserat på Wi-Fi-fingeravtryck är byggt. Experimentella resultat för prestanda av byggnad/golvuppskattning och nivåkoordinater uppskattning av en given plats visar genomförbarheten av det föreslagna DNN-baserade inomhuslokaliseringssystemet, som kan ge nära state-of-the-art prestanda med hjälp av en enda DNN, för genomförandet med lägre komplexitet och energiförbrukning på mobila enheter.
I REF antogs ett feed-forward neural network för att upptäcka byggnaden och golvet.
A Scalable Deep Neural Network Architecture for Multi-Building and Multi-Floor Indoor Localization Based on Wi-Fi Fingerprinting
{'venue': 'Big Data Analytics, vol. 3, no. 4, pp. 1-17, Apr. 19, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}