I inomhusmiljöer, WiFi (RSS) baserad lokalisering är känslig för olika inomhus blekning effekter och buller under överföring, som är de främsta orsakerna till lokalisering fel som påverkar dess noggrannhet. Hålla i sikte dessa bleknande effekter, positioneringssystem baserade på en enda teknik är ineffektiva i att utföra korrekt lokalisering. Av denna anledning, trenden är mot användning av hybrid positioneringssystem (kombination av två eller flera trådlösa tekniker) i inomhus / utomhus lokalisering scenarier för att få bättre position noggrannhet. Detta dokument presenterar en hybrid teknik för att genomföra inomhus lokalisering som antar fingeravtryck metoder i både WiFi och Wireless Sensor Networks (WSNs). Denna modell utnyttjar maskininlärning, särskilt Artificial Natural Network (ANN) tekniker, för positionsberäkning. De experimentella resultaten visar att det föreslagna hybridsystemet förbättrade noggrannheten och minskade det genomsnittliga avståndsfelet till 1,05 m med hjälp av ANN. Att tillämpa Genetisk Algoritm (GA) baserad optimeringsteknik medförde ingen ytterligare förbättring av noggrannheten. Jämfört med prestandan för GA-optimering presterade den icke-optimerade ANN bättre i fråga om noggrannhet, precision, stabilitet och beräkningstid. Ovanstående resultat visar att den föreslagna hybridtekniken är lovande för att uppnå bättre noggrannhet i verkliga positioneringsprogram.
I REF föreslogs en hybridteknik för att implementera indoor localization som antar fingeravtrycksmetoder i både WiFi och trådlösa Sensor Networks (WSNs).
Hybrid Indoor-Based WLAN-WSN Localization Scheme for Improving Accuracy Based on Artificial Neural Network
{'venue': 'Mobile Information Systems', 'journal': 'Mobile Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}