검색 기능은 준비 중입니다.
검색 기능은 준비 중입니다.

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
Copyrights notice

The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. Copyrights notice

The Development of a High Accuracy Algorithm Based on Small Sample Size for Fingerprint Location in Indoor Parking Lot 실내 주차장 지문 위치 확인을 위한 작은 표본 크기 기반의 고정밀 알고리즘 개발

Weibo WANG, Jinghuan SUN, Ruiying DONG, Yongkang ZHENG, Qing HUA

  • 조회수

    0

  • 이것을 인용

요약 :

대규모 실내 주차장에서 WiFi를 기반으로 한 실내 지문 위치 확인은 차량 조회에 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 그러나 실내 주차장 환경의 특수성과 복잡성으로 인해 위치 기능성을 확보하는 것이 과제입니다. 참조점(RP) 배포 필요성과 오프라인 샘플링 워크로드를 줄이기 위해 P-FP(파티션 피팅 지문 알고리즘)가 제안됩니다. 대상의 위치 정확도를 향상시키기 위해 P-FP 기반 임계값을 갖는 SIR(샘플링 중요도 재샘플링) 입자 필터인 PS-FP 알고리즘이 추가로 제안됩니다. 먼저, 다항식 피팅 모델을 이용하여 실내주차장 전체를 분할하고, 분할된 각 구간의 환경계수를 구한다. 오프라인 지문 데이터베이스의 품질을 향상시키기 위해 피팅 값과 실제 측정 값의 차이를 이용하여 오류 특성 매트릭스를 구축합니다. 따라서 가상 RP가 배포되고 C-평균 클러스터링이 활용되어 온라인 계산량을 줄입니다. 위치 좌표의 변동을 줄이기 위해 임계값 설정이 있는 SIR 입자 필터를 채택하여 위치 좌표를 최적화합니다. 마지막으로 평균 위치 오차를 비교하여 최적의 임계값을 구한다. 테스트 결과 PS-FP는 적은 RP로 높은 위치 정확도를 달성할 수 있었고 평균 위치 오류는 약 0.7m에 불과한 것으로 나타났습니다. 누적 분포 함수(CDF)는 PS-FP를 사용하여 98을 보여줍니다.% 위치 오류가 2m 이내입니다. WKNN(Weighted K-Nearest Neighbors) 알고리즘과 비교하여 PS-FP의 위치 정확도는 84를 나타냅니다.% 개선.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Communications Vol.E101-B No.12 pp.2479-2486
발행일
2018/12/01
공개일
2018/06/13
온라인 ISSN
1745-1345
DOI
10.1587/transcom.2018EBP3004
원고의 종류
PAPER
범주
무선 통신 기술

작성자

Weibo WANG
  Xihua University
Jinghuan SUN
  Xihua University
Ruiying DONG
  Xihua University
Yongkang ZHENG
  State Grid Sichuan Electric Power Research Institute
Qing HUA
  Shandong Normal University

키워드