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J-GLOBAL ID：201802271564049394   整理番号：18A1809163

オンライン層クラスタリングと重み付きDCP-KNNを用いたWi-Fi RSS屋内位置決めシステム【JST・京大機械翻訳】

Wi-Fi RSS Indoor Positioning System Using Online Layer Clustering and Weighted DCP-KNN

著者 (2件)： Afousi Mohsen Borhani (Department of Electrical Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran) ,  Zoghi Mohammad Reza (Department of Electrical Engineering, University of Kashan, Kashan, Iran)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICEE  ページ： 710-715  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： k-最近傍(KNN)法は,インターネットの文脈におけるWi-Fi指紋に基づく屋内位置決めシステム(IPS)に使用できる。Wi-Fi技術を用いた移動装置(MD)の位置決めはオンラインおよびオフライン位相を含む。本論文において,オフライン位相は,WiFiベースの非侵入SMS(WinSMS)コンテキストにおけるデータ収集を含んだ。一方,オンライン位相は,収集したラジオマップの構造とオンライン位置決めを含んだ。オンライン位置決めにおいて,一般化参照点(RP)と微分座標の確率的重みづけに基づく提案加重微分座標確率-KNN(WDCP-KNN)法を用いた。実際の値を有する複雑な屋内環境における実験は,提案方法が他の方法と比較して位置決め誤差を減少させて,また,計算の複雑さに関しても同程度であることを示した。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】

シソーラス用語： データ収集 ,  計算量 ,  *クラスタ化 ,  重みづけ ,  *位置決め ,  屋内環境 ,  指紋 ,  微分 ,  インターネット ,  位相
準シソーラス用語： 加重 ,  オフライン ,  *屋内位置決め ,  *WiFi ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  クラスタリング ,  KNN ,  Wi-Fi ,  RSS ,  屋内位置決め