抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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本研究では,RAD,ヒトサンプリングなし高速展開局在化フレームワークを提案した。RADの基本的なアイデアは,空間分割,の各セルはその最大の影響APによるフィンガープリントを通して指紋データベースを自動的に生成することである。このロバストな位置指標に基づいて,細粒局在化はセンサデータ融合を利用した離散化粒子フィルタによって達成することができる。CIVDベース場分割,グラフベース粒子フィルタ,EMベース個性学習のための技術を開発し,商品デバイス上で動作するプロトタイプを構築した。包括的な実験を行い,RADは,最先端のRSSベースの方法に匹敵する性能を提供する前のヒト参加のそれを軽減することを示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】