Sammanfattning av denna webbsida: Användarens inomhuspositionering har ständigt förbättrats, särskilt med tillgång till nya sensorer som är integrerade i de moderna mobila enheterna, vilket gör att vi kan utnyttja inte bara infrastrukturer som är gjorda för daglig användning, som WiFi, utan också naturlig infrastruktur, vilket är fallet med naturligt magnetfält. I detta papper presenterar vi en förlängning och förbättring av vår nuvarande inomhuslocalization modell baserat på funktionen extraktion av 46 magnetiska fältsignal funktioner. Förlängningen lägger till en funktionsvalsfas till vår metodik, som utförs genom Genetisk Algoritm (GA) i syfte att optimera vår nuvarande modells lämplighet. Dessutom presenterar vi en utvärdering av den slutliga modellen i två olika scenarier: bostads- och kontorsbyggnad. Resultaten indikerar att utförandet av en funktionsvalsprocess gör att vi kan minska antalet signalfunktioner i modellen från 46 till 5 oavsett scenario och rumslokalisering. Vidare verifierade vi att en minskning av antalet funktioner ökar sannolikheten för att vår estimator korrekt upptäcker användarens plats (känslighet) och dess förmåga att upptäcka falska positiva (specifikitet) i båda scenarierna.
Galván-Tejada m.fl. presenterade en förlängning och förbättring av deras tidigare inomhus lokalisering modell REF.
Magnetic Field Feature Extraction and Selection for Indoor Location Estimation
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}