CEnsLoc: Infrastructure-Less Indoor Localization Methodology Using GMM Clustering-Based Classification Ensembles
المؤلفون المشاركون
Akbar, Ali Hammad
Akram, Beenish Ayesha
Kim, Ki-Hyung
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-01
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Indoor localization has continued to garner interest over the last decade or so, due to the fact that its realization remains a challenge.
Fingerprinting-based systems are exciting because these embody signal propagation-related information intrinsically as compared to radio propagation models.
Wi-Fi (an RF technology) is best suited for indoor localization because it is so widely deployed that literally, no additional infrastructure is required.
Since location-based services depend on the fingerprints acquired through the underlying technology, smart mechanisms such as machine learning are increasingly being incorporated to extract intelligible information.
We propose CEnsLoc, a new easy to train-and-deploy Wi-Fi localization methodology established on GMM clustering and Random Forest Ensembles (RFEs).
Principal component analysis was applied for dimension reduction of raw data.
Conducted experimentation demonstrates that it provides 97% accuracy for room prediction.
However, artificial neural networks, k-nearest neighbors, K∗, FURIA, and DeepLearning4J-based localization solutions provided mean 85%, 91%, 90%, 92%, and 73% accuracy on our collected real-world dataset, respectively.
It delivers high room-level accuracy with negligible response time, making it viable and befitted for real-time applications.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Akram, Beenish Ayesha& Akbar, Ali Hammad& Kim, Ki-Hyung. 2018. CEnsLoc: Infrastructure-Less Indoor Localization Methodology Using GMM Clustering-Based Classification Ensembles. Mobile Information Systems،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204745
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Akram, Beenish Ayesha…[et al.]. CEnsLoc: Infrastructure-Less Indoor Localization Methodology Using GMM Clustering-Based Classification Ensembles. Mobile Information Systems No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204745
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Akram, Beenish Ayesha& Akbar, Ali Hammad& Kim, Ki-Hyung. CEnsLoc: Infrastructure-Less Indoor Localization Methodology Using GMM Clustering-Based Classification Ensembles. Mobile Information Systems. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1204745
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1204745
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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