Indoor localization baserat på den mottagna signalstyrkan (RSS) värden för de trådlösa sensorerna har nyligen fått mycket uppmärksamhet. Men på grund av störningar av andra trådlösa enheter och mänskliga aktiviteter, RSS-värdet varierar avsevärt över olika tider. Detta förhindrar exakt platsförutsägelse med hjälp av RSS-värden. I detta dokument föreslår vi tre metoder för att motverka den negativa effekten av RSS-värdevariationen på lokaliseringsprognoser. Först föreslår vi att använda en indexplats för att välja den bästa radiokartan, bland flera förkonstruerade radiokartor, för online plats förutsägelse. För det andra, för ett observerat värde av en sensors signalstyrka, registrerar vi avstånden från sensorn till närmaste plats och den längst bort belägna plats där signalstyrkans värde har observerats. De minimala och maximala (min-max) avstånden för varje signalstyrka värde för en sensor används sedan för att minska sökytan i online-plats förutsägelse. För det tredje används en platsberoende mottagare av signalstyrkasvektorn, som kallas RSS-signaturen, för att förutsäga var en användare befinner sig. Vi har byggt upp ett system, det så kallade region-punkt-systemet, baserat på de föreslagna tre metoderna. De experimentella resultaten visar att region-punkten systemet erbjuder mindre genomsnittliga position fel jämfört med de befintliga metoderna, nämligen RADAR, TREE, och CaDet. Dessutom väljer indexet plats metoden korrekt den bästa radiokartan för online-plats förutsägelse, och min-max avstånd metod främjar förutsägelse noggrannhet RADAR genom att begränsa sökområdet för RADAR i plats förutsägelse.
I REF används en metod baserad på indexplats för att välja den bästa radiokartan, bland flera förkonstruerade radiokartor, för online-platsprognoser.
Robust Indoor Sensor Localization Using Signatures of Received Signal Strength
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}