Pedestrian Motion Learning Based Indoor WLAN Localization via Spatial Clustering
المؤلفون المشاركون
Yang, Xiaolong
Wang, Yanmeng
Liu, Yiyao
Zhou, Mu
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Applications on Location Based Services (LBSs) have driven the increasing demand for indoor localization technology.
The conventional location fingerprinting based localization involves heavy time and labor cost for database construction, while the well-known Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) technique requires assistant motion sensors as well as complicated data fusion algorithms.
To solve the above problems, a new pedestrian motion learning based indoor Wireless Local Area Network (WLAN) localization approach is proposed in this paper to achieve satisfactory LBS without the demand for location calibration or motion sensors.
First of all, the concept of pedestrian motion learning is adopted to construct users’ motion paths in the target environment.
Second, based on the timestamp relation of the collected Received Signal Strength (RSS) sequences, the RSS segments are constructed to obtain the signal clusters with the newly defined high-dimensional linear distance.
Third, the PageRank algorithm is performed to establish the hotspot mapping relations between the physical and signal spaces which are then used to localize the target.
Finally, the experimental results show that the proposed approach can effectively estimate the target’s locations and analyze users’ motion preference in indoor environment.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Xiaolong& Wang, Yanmeng& Zhou, Mu& Liu, Yiyao. 2018. Pedestrian Motion Learning Based Indoor WLAN Localization via Spatial Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215912
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Xiaolong…[et al.]. Pedestrian Motion Learning Based Indoor WLAN Localization via Spatial Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215912
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Xiaolong& Wang, Yanmeng& Zhou, Mu& Liu, Yiyao. Pedestrian Motion Learning Based Indoor WLAN Localization via Spatial Clustering. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215912
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215912
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