Fingeravtrycksteknik, som är en vanlig metod för indoor localization, har nyligen tillämpats med framgång i utomhusmiljöer. Särskilt kommunikationssignalerna från LPWAN (Low Power Wide Area Networks) som Sigfox, har använts för lokalisering. Inom detta ganska nyligen genomförda studieområde finns det hittills inte många allmänt tillgängliga dataset, som skulle underlätta en konsekvent jämförelse av olika positioneringssystem. I den aktuella studien, en publicerad datauppsättning av RSSI-mätningar på ett Sigfox-nätverk som används i Antwerpen, används Belgien för att analysera det lämpliga urvalet av förbehandlingssteg och för att justera hyperparametrarna för en kNN-fingeravtrycksmetod. Inledningsvis presenteras inställning av hyperparameter k för en mängd olika avståndsmått, och valet av effektiva datatransformationssystem, som föreslås av relevanta arbeten, presenteras. Dessutom uppnås noggrannhetsförbättringar i denna studie genom en detaljerad granskning av lämplig justering av parametrarna för de datatransformationssystem som testats och av hanteringen av värden utanför mätområdet. Med lämplig inställning av dessa faktorer var det uppnådda genomsnittliga lokaliseringsfelet 298 meter, och medianfelet var 109 meter. För att underlätta reproducerbarheten av testerna och resultatens jämförbarhet finns kod och tåg/validering/provningsdelning som används i denna studie.
Som vi gjorde i vårt tidigare arbete REF, för att underlätta jämförbarheten av resultaten, delar vi de tåg/validering/testuppsättningar som används i det nuvarande arbetet också.
A Reproducible Analysis of RSSI Fingerprinting for Outdoor Localization Using Sigfox: Preprocessing and Hyperparameter Tuning
{'venue': '2019 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)', 'journal': '2019 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}