Abstract-Fingerprint-baserade metoder är allmänt antagna för inomhus lokalisering syfte på grund av deras kostnadseffektivitet jämfört med andra infrastrukturbaserade positioneringssystem. Det populära platsfingeravtrycket, Received Signal Strength (RSS), ses dock skilja sig avsevärt mellan olika enheters hårdvara även under samma trådlösa förhållanden. Vi härleder analytiskt en robust plats fingeravtryck definition, Signal Strength Difference (SSD), och verifiera dess prestanda experimentellt med ett antal olika mobila enheter med heterogen hårdvara. Våra experiment har också övervägt både Wi-Fi och Bluetooth-enheter, liksom både Access-Point (AP)-baserad lokalisering och Mobile-Node (MN)-stödd lokalisering. Vi presenterar resultaten av två välkända lokaliseringsalgoritmer (K Nearest Neighbor och Bayesian Inference) när vårt föreslagna fingeravtryck används, och visar dess robusthet när testutrustningen skiljer sig från träningsutrustningen. Vi jämför också dessa SSD-baserade lokaliseringsalgoritmers prestanda med två andra metoder i litteraturen som är utformade för att mildra effekterna av variationer i mobila nodhårdvara, och visar att SSD-baserade algoritmer har bättre noggrannhet.
Signalstyrkan skillnaden (SSD) metod bara behåller signalstyrkan skillnaden mellan angränsande accesspunkter (APs), vilket minskar mängden lagrade data, men samtidigt resulterar i förlust av viss användbar information REF.
SSD: A Robust RF Location Fingerprint Addressing Mobile Devices' Heterogeneity
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}