Fingeravtrycksbaserad indoor localization lider av sin tidskrävande och arbetsintensiv platsundersökning. Som en lovande lösning, prov crowdsourcing har nyligen främjas för att utnyttja tillfälligt insamlade prover för att bygga offline fingeravtryck databas. Men crowdsourced prover kan kommenteras med felaktiga platser, vilket väcker en allvarlig fråga om huruvida de är tillförlitliga för databaskonstruktion. I detta dokument föreslår vi en cross-domain cluster intersektionalgoritm för att väga varje prov tillförlitlighet. Vi väljer sedan ut dessa prover med högre vikt för att konstruera radioförökningsytor genom att montera polynomfunktioner. Dessutom använder vi oss av entropiliknande mått på viktkonstruerade ytor för att kvantifiera deras olika subområdessammansättningar och lokaliseringsdiskriminering i onlinepositionering. Fält mätningar och experiment visar att det föreslagna systemet kan uppnå hög lokalisering noggrannhet genom att väl hantera provet annotering fel och icke-uniform densitet utmaningar.
Lin m.fl. I REF föreslås en algoritm för cross-domain cluster intersektion för att väga varje prov tillförlitlighet och konstruera radioutbredning ytor genom polynom funktioner matchning.
Indoor Localization Based on Weighted Surfacing from Crowdsourced Samples
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}