Sammanfattning av denna webbsida: Platsdata är en av de mest använda kontextdatatyperna i sammanhangsmedvetna och allmänt förekommande datorapplikationer. För att stödja lokalisering av applikationer i inomhusmiljöer har många system med olika installationskostnader och positioneringsnoggrannhet utvecklats under det senaste årtiondet. En användbar metod, baserad på mottagen signalstyrka (RSS), ger en uppsättning signalöverföringspunkter. Men att sammanställa en ommätning RSS-databas innebär en hög kostnad, vilket är opraktiskt i dynamiskt föränderliga miljöer, särskilt i mycket trånga områden. I denna studie föreslår vi en dynamisk skattningssamplingsmetod för vissa platser som valts från en uppsättning ommätningsdatabaser för fingeravtryck. Vår föreslagna metod tillämpas adaptivt olika, nyligen uppdaterade och offline fingeravtryckspunkter beroende på platsens temporal och rumsliga styrka. För att uppnå noggrannhet inom ett simulerat område, den föreslagna metoden kräver cirka 3% av återkopplingen för att uppnå en dubbel korrekthet sannolikhet jämförbar med liknande metoder; i en verklig miljö, kan vår föreslagna metod få utmärkta 1 m noggrannhet fel i positioneringssystemet.
Wen m.fl. I Ref uppgavs att sammanställningen av en ommätningsdatabas för RSS innebär en hög kostnad, vilket är opraktiskt i dynamiskt föränderliga miljöer, särskilt i mycket trånga områden, med förslag till en dynamisk uppskattningsmetod för vissa platser som valts från en uppsättning ommätningsdatabaser för fingeravtryck.
On the Dynamic RSS Feedbacks of Indoor Fingerprinting Databases for Localization Reliability Improvement
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}