Đánh giá các giải thuật khớp mẫu cho định vị trong nhà bằng WLAN

##plugins.themes.academic_pro.article.main##

Author

  • Nguyễn Minh Hoàng*;Phan Minh Nhật;Lê Tỷ Khánh

Từ khóa:

ANN
k-nearest neighbors
WLAN
MANET (mobile ad-hoc network)
hệ thống định vị trong nhà

Tóm tắt

Nghiên cứu này đã thiết kế một phần mềm có thể thu thập dữ liệu WLAN từ các AP (Access Point). Sau đó sử dụng các bộ dữ liệu này để ước lượng vị trí của người dùng thông qua các giải thuật khớp mẫu. Có 3 giải thuật được đánh giá trong bài viết này: k-nearest Neighbors (k-NN), ηk-NN và Artificial Neural Network (ANN). Nghiên cứu được khảo sát trên hai khu vực: khu vực với diện tích nhỏ với ít vật thể ảnh hưởng và một khu vực có diện tích gấp 14 lần với nhiều yếu tố có thể ảnh hưởng đến cường độ tín hiệu WLAN thu được. Ảnh hưởng của các thông số như số lượng mẫu, hệ số k, số perceptron trong lớp ẩn của ANN, số lượng AP, số lần quét tại mỗi điểm và kích thước của khu vực được khảo sát sẽ được đánh giá. Từ đó có thể chọn ra các thông số tối ưu cho phần mềm định vị

Tài liệu tham khảo

    [1] P. Bahl and V. Padmanabhan, "Radar: An in-building RF-based user location and tracking system," INFOCOM 2000. Nineteenth Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Proceedings. IEEE, pp. 775-784 vol.2, 2000.
    [2] T. Mantoro and C. Johnson, "ηk-Nearest Neighbour algorithm for Estimation of Symbolic User Location in Pervasive Computing Environments," the IEEE International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM), pp. 472-474, 13-16 Jun 2005.
    [3] M. Stella, M. Russo and D. Begusic, "Location Determination in Indoor Environment based on RSS Fingerprinting and Artificial Neural Network," Telecommunications, 2007. ConTel 2007. 9th International Conference on, pp. 301-306, 13-15 Jun 2007.
    [4] S. Outemzabet and C. Nerguizian, " Accuracy enhancement of an indoor ANN-based fingerprinting location system using Kalman filtering," Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2008. PIMRC 2008. IEEE 19th International Symposium on, pp. 1-5, 15-18 Sep 2008.
    [5] U. Ahmad, A. Gavrilov, U. Nasir, M. Iqbal, S. J. Cho and S. Lee, " In-building Localization using Neural Networks," Engineering of Intelligent Systems, 2006 IEEE International Conference on, pp. 1-6, 2006.
    [6] R. Kumar, A. Varsha and A. Yogesh, "Improving the Accuracy of Wireless LAN based Location Determination Systems using Kalman Filter and Multiple Observers," in WCNC 2006, Las Vegas, 2006.
    [7] Ekahau, "Ekahau," Inc: Ekahau Positioning Engine2, 2 August 2009. [Online]. Available: http://www.ekahau.com/. [Accessed 1 Oct 2012].
    [8] Y. C. Cheng, Y. Chawathe, A. LaMarca and J. Krumm, "Accuracy Characterization for Metropolitan-Scale Wi-Fi Localization," IRS-TR-05-003, Intel Research, Proceeding of MobiSys, pp. 233-245, 2005.
    [9] M. K. Hiam and R. K. Vineet, "Evaluation of position tracking technologies for user localization in indoor," Automation in Construction 18, p. 444–457, 27 Oct 2009.
Xem thêm

##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##

Đã Xuất bản

Jul 31, 2014
Download
PDF
Cách trích dẫn
Nguyen Minh Hoang*;Phan Minh Nhat;Le Ty Khanh. “Đánh Giá các giải thuật khớp mẫu Cho định vị Trong Nhà bằng WLAN”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ - Đại học Đà Nẵng, vol 7, số p.h 80, Tháng Bảy 2014, tr 5-9, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/575.

##plugins.themes.academic_pro.article.details##