Abstract-Developing Indoor Positioning System (IPS) har blivit ett attraktivt forskningsämne på grund av de ökande kraven på LBS (Location Based Service) i inomhusmiljö nyligen. WiFi-tekniken har undersökts och utforskats för att tillhandahålla positioneringstjänst inomhus i åratal sedan befintliga WiFi-infrastrukturer i inomhusmiljö kan användas för att avsevärt minska installationskostnaderna. En stor kropp av WiFi-baserade IPSs antar fingeravtryck tillvägagångssätt som lokaliseringsalgoritm. Dessa IPS baserade på WiFi lider dock av två stora problem: de intensiva kostnaderna för arbetskraft och tid för enkäter på andra platser och oflexibilitet för miljödynamiken. I detta dokument föreslår vi en inomhuslokaliseringsalgoritm baserad på online sekventiell extrem inlärningsmaskin (OS-ELM) för att ta itu med dessa problem därefter. Den snabba inlärningshastigheten hos OS-ELM kan minska tids- och arbetskraftskostnaderna för undersökningen offline, och ännu viktigare, dess online sekventiella inlärningsförmåga gör det möjligt för den föreslagna lokaliseringsalgoritmen att automatiskt och i rätt tid anpassa sig till miljödynamiken. De experimentella resultaten visar att den föreslagna lokaliseringsalgoritmen kan ge högre lokaliseringsnoggrannhet än traditionella metoder på grund av dess snabba anpassning till olika miljöförändringar.
Andra forskare valde online sekventiell extrem inlärning maskin (OSELM) för WiFi-positionering REF.
An online sequential extreme learning machine approach to WiFi based indoor positioning
{'venue': '2014 IEEE World Forum on Internet of Things (WF-IoT)', 'journal': '2014 IEEE World Forum on Internet of Things (WF-IoT)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}