Eftersom egenskaperna hos trådlösa spridningskanaler (särskilt inomhuskanaler) är alltför varierande och komplexa bör avståndsberäkningsstrategin för områdesbaserade positioneringsmetoder anpassas beroende på miljön. I den här artikeln studerar vi oövervakade inlärningsmetoder som effektivt gör detta utan mänsklig inblandning. Eftersom användarna helt enkelt rör sig runt ett område av intresse med mobila enheter, lär sig den föreslagna metoden självständigt egenskaperna hos de omgivande miljöerna och ändrar strategin på motsvarande sätt. För detta ändamål använder vi antingen modell-baserade eller neurala nätverk (NN)-baserade intervall moduler för att uppskatta avståndet från angränsande ankar noder, beräkna positionen för enheterna med trilateration tekniker, och definiera kostnadsfunktioner som indirekt utvärdera noggrannheten hos den spännande modulen baserat på trilateration resultaten. Genom att tilldela varje anordning en unik dressabel variabel kan den föreslagna metoden också kompensera för olika egenskaper mellan anordningar utan marksanningsdata. Den föreslagna metodens prestanda verifieras med en realtidsbaserad lokaliseringsspårning med hjälp av mottagna signalstyrkasmätningar (RSS) från konventionella Wi-Fi-anslutningspunkter (APs) eller RTT-mätningar (round trip time) från AP:er som stöder fin timingmätningsprotokollet (FTM). I de fall där en modellbaserad intervallmodul används uppnår den föreslagna metoden i hög grad riktmärkesprestandan, vilket perfekt optimerar alla de dresserbara variablerna på testdatan. Om NN används i mätmodulen överträffar den föreslagna metoden till och med riktvärdet och uppnår en genomsnittlig positioneringsnoggrannhet på upp till 2.397 m med hjälp av RSS-mätningar och upp till 1.547 m med hjälp av RTT-mätningar enligt bandbreddskonfigurationen 40 MHz. INDEX TERMS Fin timing mätning (FTM), neurala nätverk, positionering, trilateration, oövervakad inlärning. Detta verk är licensierat under en Creative Commons Attribution 4.0 Licens. För mer information, se http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
En annan metod för att minimera mänskligt ingripande i optimeringen av spännande strategi är en oövervakad inlärningsteknik, som använder omärkt data som genereras när användare använder positioneringsprogrammet REF.
Unsupervised Learning Techniques for Trilateration: From Theory to Android APP Implementation
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}