De flesta befintliga fingeravtrycksbaserade indoor localization metoder är baserade på några enstaka fingeravtryck, såsom mottagna signalstyrka (RSS), kanal impulsrespons, och signal subspace. Den lokaliseringsnoggrannhet som erhålls genom metoden med ett enda fingeravtryck är dock ganska mottaglig för den föränderliga miljön, multipaten och den icke-synliga utbredningen. I detta dokument föreslår vi en ny lokaliseringsram av Fusing A Group Of fingerprinTs (FAGOT) via flera antenner för inomhusmiljön. Vi bygger först en GrOup Of Fingerprints (GOOF), som innehåller fem olika fingeravtryck, nämligen RSS, covariance matris, signal subspace, fraktionerat låg-order ögonblick, och fjärde ordningen kumulant, som erhålls genom olika omvandlingar av de mottagna signalerna från flera antenner i offline-stadiet. Sedan designar vi en parallell GOOF flera klassificeringar baserade på AdaBoost (GOOF-AdaBoost) för att träna vart och ett av dessa fingeravtryck parallellt som fem starka flera klassificeringar. I online-stadiet matar vi in motsvarande omvandlingar av de verkliga mätningarna i dessa starka klassificeringar för att få självständiga beslut. Slutligen föreslår vi en effektiv kombination fusionsalgoritm, nämligen MUltiple Classifiers mUltiple Samples (MUCUS) fusionsalgoritm för att förbättra noggrannheten i lokaliseringen genom att kombinera förutsägelser av flera klassificeringar med olika prover. Jämfört med de enskilda fingeravtrycksstrategierna kan vårt föreslagna tillvägagångssätt avsevärt förbättra noggrannheten och robustheten i lokaliseringen. Vi demonstrerar genomförbarheten och prestandan av den föreslagna algoritmen genom omfattande simuleringar samt genom verkliga experimentella data med hjälp av en Universal Software Radio Periferal plattform med fyra antenner. Index Terms-AdaBoost, grupp av fingeravtryck (GOOF), flera antenner, flera Classifiers mUltiple Samples (MUCUS) fusion lokalisering, universell programvara radio perifera (USRP).
Guo m.fl. Först föreslogs en ny ram för fingeravtryck genom att samla en grupp fingeravtryck (GOOF) i REF, som omfattar RSS, signal subspace, covariansmatris, fraktionerat lågklassigt ögonblick och fjärde ordningens kumulant via flera antenner i offline-stadiet.
Localization by Fusing a Group of Fingerprints via Multiple Antennas in Indoor Environment
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}