![](/images/graphics-bg.png)
Random Forest Based Coarse Locating and KPCA Feature Extraction for Indoor Positioning System
المؤلفون المشاركون
Lu, Yang
Mo, Yun
Zhang, Zhongzhao
Meng, Weixiao
Agha, Gul
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-10-21
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the fast developing of mobile terminals, positioning techniques based on fingerprinting method draw attention from many researchers even world famous companies.
To conquer some shortcomings of the existing fingerprinting systems and further improve the system performance, on the one hand, in the paper, we propose a coarse positioning method based on random forest, which is able to customize several subregions, and classify test point to the region with an outstanding accuracy compared with some typical clustering algorithms.
On the other hand, through the mathematical analysis in engineering, the proposed kernel principal component analysis algorithm is applied for radio map processing, which may provide better robustness and adaptability compared with linear feature extraction methods and manifold learning technique.
We build both theoretical model and real environment for verifying the feasibility and reliability.
The experimental results show that the proposed indoor positioning system could achieve 99% coarse locating accuracy and enhance 15% fine positioning accuracy on average in a strong noisy environment compared with some typical fingerprinting based methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Mo, Yun& Zhang, Zhongzhao& Lu, Yang& Meng, Weixiao& Agha, Gul. 2014. Random Forest Based Coarse Locating and KPCA Feature Extraction for Indoor Positioning System. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046509
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Mo, Yun…[et al.]. Random Forest Based Coarse Locating and KPCA Feature Extraction for Indoor Positioning System. Mathematical Problems in Engineering No. 2014 (2014), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046509
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Mo, Yun& Zhang, Zhongzhao& Lu, Yang& Meng, Weixiao& Agha, Gul. Random Forest Based Coarse Locating and KPCA Feature Extraction for Indoor Positioning System. Mathematical Problems in Engineering. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1046509
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1046509
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)