Abstrakt. Att använda Wi-Fi-signaler för lokalanpassning inomhus är den huvudsakliga lokaliseringsmodaliteten i de befintliga personliga lokalanpassningssystem för inomhusbruk som fungerar på mobila enheter. WiFi-fingeravtryck används också för mobila robotar, eftersom WiFi-signaler vanligtvis finns inomhus och kan ge grov uppskattning av utgångsläget eller kan användas tillsammans med andra positioneringssystem. För närvarande är de bästa lösningarna beroende av filtrering, manuell dataanalys och tidskrävande parameterinställning för att uppnå tillförlitlig och korrekt lokalisering. I detta arbete föreslår vi att använda djupa neurala nätverk för att avsevärt minska arbetsbelastningen av lokaliseringssystemets utformning, samtidigt som man uppnår tillfredsställande resultat. Om vi utgår från den senaste hierarkiska metoden använder vi DNN-systemet för byggnads-/golvklassificering. Vi visar att staplade autokodrar gör det möjligt att effektivt minska funktionsutrymmet för att uppnå robust och exakt klassificering. Den föreslagna arkitekturen verifieras på offentligt tillgängliga UJIIndoorLoc dataset och resultaten jämförs med andra lösningar.
I REF användes ett DNN-baserat fingeravtryckssystem inomhus för att ta itu med de arbetsintensiva och tidskrävande frågorna för att uppnå tillförlitlig och korrekt lokalisering.
Low-effort place recognition with WiFi fingerprints using deep learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}