抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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炭鉱無線ローカルエリアネットワーク(WLAN)におけるアクセスポイント(AP)は,一般にまばらに分布した。それは困難で,Wi-Fiに基づく指紋位置決めの基本的要求を満たした。現在,位置決めの有効性は,地下トンネルでより多くのAPを展開することにより保証され,システムコストを著しく増加させる。この問題は,仮想アクセスポイント(VAP)を導入する仮想アクセスポイント(VAP)法を用いて解決することができ,実際のアクセスポイントを設置せずに位置決め領域の任意の部分に仮想的に配置できる。VAP法の欠点は,VAPの発生した受信信号強度(RSS)値が1つの対応するアクセスポイント(AP)からRSS値のマッピングに基づいて計算されることである。この欠点は,異なるAP信号とVAPの生成されたRSS値の間の相関を考慮しず,指紋サンプルのモデリングとリアルタイムRSS収集を不完全にする。本研究では,マルチ連想仮想アクセスポイント(MA-VAP)法を提案した。VAPのRSS値と多重アクセスポイント(AP)の間の相関に基づいて,多重会合係数を計算した。次に,VAPによって発生するRSS値を多重会合関数を用いて計算した。このVAPに関連した多重APsからの実時間収集RSS値は多重会合関数の入力である。また,位置決め精度に及ぼすVAPsの数とそれらの配置の影響を分析した。実験位置決め結果は,提案したMA-VAP法が,同じVAP配置に対してVAP法よりもより良い位置決め性能を達成することを示した。重みづけK-最近傍(WKNN)アルゴリズムおよびカーネル主成分分析(KPCA)アルゴリズムと組み合わせて,90%における誤差距離累積分布関数(CDF)のMA-VAP法の位置決め誤差は,非線型(NLOS)干渉を有する環境において4.5m(WKNN)および3.5m(KPCA)であり,位置決め精度はVAP法と比較して10%(WKNN)および22.2%(KPCA)によって改善した。MA-VAP法は,APがまばらに展開されたとき,指紋位置決め問題を効果的に解決するだけでなく,位置決め精度も改善する。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
