Sammanfattning av denna webbsida: WiFi-fingeravtrycksbaserad indoor localization har använts i stor utsträckning på grund av dess enkelhet och kan implementeras på smartphones. Den största nackdelen med att ta fingeravtryck på WiFi är att radiokartkonstruktionen är mycket arbetsintensiv och tidskrävande. En annan nackdel med WiFi fingeravtryck är den mottagna signalstyrka (RSS) varians problem, som orsakas av miljöförändringar och enhet mångfald. RSS varians allvarligt försämrar lokalisering noggrannheten. I detta dokument föreslår vi ett robust crowdsourcing-baserat indoor localization system (RCILS). RCILS kan automatiskt konstruera radiokartan med hjälp av crowdsourcing data som samlas in av smartphones. RCILS sammanfattar inomhuskartan som semantikdiagram där kanterna är de möjliga användarvägarna och vertexen är den plats där användarna kan ta speciella aktiviteter. RCILS extraherar aktivitetssekvensen i banorna genom aktivitetsdetektering och dödräkning. Baserat på semantikkurvan och aktivitetssekvensen kan crowdsourcing trajectories lokaliseras och en radiokarta konstrueras baserat på lokaliseringsresultaten. För RSS varians problem, RCILS använder banan fingeravtryck modell för inomhus lokalisering. Under online lokalisering, RCILS får en RSS-sekvens och inser lokalisering genom att matcha RSS-sekvensen med radiokartan. För att utvärdera RCILS tillämpar vi RCILS i en kontorsbyggnad. Experimentella resultat visar effektiviteten och robustheten hos RCILS.
Zhou m.fl. REF föreslog att inomhuslayouten skulle omvandlas till en semantisk graf för att kartlägga med aktivitetssekvenser inom banorna.
A Robust Crowdsourcing-Based Indoor Localization System
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}