Sammanfattning av denna webbsida: Indoor Fingeravtryckslokalisering närmar sig en uppskattning av var ett mobilt objekt befinner sig genom att matcha observationer av mottagna signalstyrkor (RSS) från åtkomstpunkter (APs) med fingeravtrycksposter. I verkliga WLAN-miljöer finns det fler och fler AP tillgängliga, med störningar mellan dem, vilket ökar lokaliseringssvårigheter och beräkningsförbrukning. För att klara detta föreslås en ny urvalsmetod för AP, LocalReliefF-C (en ny metod baserad på ReliefF och korrelationskoefficient). För det första rangordnas AP:s positioneringsförmåga på varje referensplats genom att man beräknar klassificeringsvikter. Sedan avlägsnas överflödiga AP:er genom att beräkna korrelationerna mellan AP:er. Slutligen erhålls den uppsättning mest diskriminerande AP-program för varje referensplats, som kommer att användas som inmatningsfunktioner när platsen uppskattas. Dessutom används en effektiv klustermetod för att gruppera lokaliseringar i kluster enligt de gemensamma undergrupperna av de mest diskriminerande AP-programmen på dessa orter. I online-stadiet samlas för det första sekvensen av RSS-observationer för att beräkna uppsättningen av de mest diskriminerande AP:erna på den givna platsen, som sedan används för att jämföra med klusternycklar för att bestämma målklustret. Sedan introduceras dolda naiva Bayes (HNB) för att uppskatta målplatsen, som beskriver den verkliga WLAN-miljön mer exakt och tar hänsyn till den ömsesidiga interaktionen mellan AP. Experimenten genomförs vid Institutionen för miljövetenskap och rumslig information vid China University of Mining and Technology. Resultaten bekräftar effektiviteten hos de föreslagna metoderna för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten och minska den beräknade förbrukningen.
Sång och al. Ref, fokuserad på eliminering av överflödiga AP-program för varje referenspunkt (RP), baserad på bästa diskriminerande urval av AP-program.
Hidden Naive Bayes Indoor Fingerprinting Localization Based on Best-Discriminating AP Selection
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}