ABSTRACT Intresset för inomhuslokalisering baserad på IEEE 802.11 trådlös lokal nätverkssignal ökar anmärkningsvärt för att stödja genomträngande datorapplikationer, men processen för kalibrering av fingeravtryck, som sker punkt för punkt manuellt, är tidskrävande och arbetsintensiv. För att komma till rätta med detta problem föreslår vi att man använder sig av en ny, förbättrad, halvövervakad inställningsmetod med flera steg genom att integrera funktionen för utförandekarakteristik för att minska både antalet referenspunkter (RP) och provtagningstiden i radiokartkonstruktionen. I synnerhet är radiokartan konstruerad av ett litet antal kalibrerade fingeravtryck och ett parti användarspår, som sporadiskt samlas in i målmiljön. Användaren spår gör det möjligt att kompensera för ansträngningen att minska kalibreringskostnaden samt förbättra effektiviteten av radiokarta. Dessutom tillämpas interpoleringsmetoden för kubikspline för att berika radiokartan med det begränsade antalet RP. Omfattande experiment visar att det föreslagna tillvägagångssättet inte bara kan minska ansträngningarna för kalibrering av fingeravtryck på ett anmärkningsvärt sätt, utan också garantera den höga lokaliseringsnoggrannheten. INDEX TERMS WLAN, indoor localization, semi-övervakad inlärning, mångfaldig anpassning, fingeravtryck databas.
Zhou m.fl. REF tillämpar en halvövervakad inställningsmetod för att konstruera en radio från crowdsourced rörelsebanor tillsammans med några speciellt kalibrerade fingeravtryck.
Semi-Supervised Learning for Indoor Hybrid Fingerprint Database Calibration With Low Effort
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}