Sammanfattning av denna webbsida: Med den ökande efterfrågan på platsbaserade tjänster har Wi-Fi-baserad inomhuspositioneringsteknologi fått stor uppmärksamhet under de senaste åren på grund av dess allestädes närvarande installation och låga kostnader. Med tanke på att Wi-Fi-signaler varierar kraftigt med tiden, extrahera robusta funktioner av Wi-Fi-signaler är den viktigaste punkten för att upprätthålla god positioneringsnoggrannhet. För att hantera den dynamiska fluktuationen med tid och gleshet av Wi-Fi-signaler, föreslår vi en SDAE (Stacked Denoising Autoencoder)-baserad funktion extraktionsmetod, som kan få en robust och tidsoberoende Wi-Fi fingeravtryck genom att lära sig rekonstruktion distribution från en rå Wi-Fi-signal och en artificiellt buller-tillsatt Wi-Fi-signal. Vi utnyttjar också MLP:s (Multi-Layer Perceptron) starka representationsförmåga för att bygga en regressionsmodell, som kartlägger de extraherade funktionerna till motsvarande plats. För att till fullo utvärdera prestandan hos vår föreslagna algoritm tillämpas tre datauppsättningar, som representerar tre olika scenarier, nämligen rymligt område med tidsintervall, inget tidsintervall och komplext område med stort tidsintervall. De experimentella resultaten bekräftar giltigheten av vår föreslagna SDAE-baserade funktionsextraktionsmetod, som exakt kan återspegla Wi-Fi-signaler på motsvarande platser. Jämfört med andra regressionsmodeller kan vår föreslagna regressionsmodell bättre kartlägga de extraherade funktionerna till målpositionen. Det genomsnittliga positioneringsfelet för vår föreslagna algoritm är 4,24 m när det finns ett 52-dagars intervall mellan träningsdataset och testdataset. Det bekräftar att den föreslagna algoritmen överträffar andra toppmoderna positioneringsalgoritmer när det finns ett stort tidsintervall mellan träningsdataset och testdataset.
Författare i REF föreslår en staplad denoiserande auto-encoder-baserad funktionsextraktion för att extrahera Wi-Fi-fingeravtryck för att utföra lokalisering.
A Robust Wi-Fi Fingerprint Positioning Algorithm Using Stacked Denoising Autoencoder and Multi-Layer Perceptron
{'venue': 'Remote Sensing', 'journal': 'Remote Sensing', 'mag_field_of_study': ['Geology', 'Computer Science']}