抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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WIFI指紋位置決めを用いることは,屋内環境と様々な雑音信号に対して可能であり,無線信号強度への屋内環境における位置決め誤差は制御可能な範囲であるが,しかし,その精度は複雑な屋内環境によって容易に影響される。慣性位置決めは屋内環境の影響を受けないが,累積誤差がある。現在,インテリジェント携帯電話の広範な応用,埋め込まれた様々なセンサの活動は,歩行者を間接的に記述することができ,屋内位置決めを達成するための知的携帯電話は,位置決めのコストを低減するだけでなく,屋内位置決めのための日常需要を満たすことができる。ニューラルネットワークマッチングアルゴリズムを使用することによって,歩行者経路の慣性航法リアルタイム位置とオンライン位置決めによる無線信号指紋に基づく屋内位置決め方法は,位置決め精度においてKNNアルゴリズムより優れている。したがって,位置決め精度に及ぼす環境干渉因子の影響を避けることができ,最終的に,ニューラルネットワーク位置決め結果と結合した位置決めアルゴリズムは,従来の位置決め精度より明らかに良い。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】