A Novel Indoor Positioning System Using Kernel Local Discriminant Analysis in Internet-of-Things
المؤلفون المشاركون
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
WLAN based localization is a key technique of location-based services (LBS) indoors.
However, the indoor environment is complex; received signal strength (RSS) is highly uncertain, multimodal, and nonlinear.
The traditional location estimation methods fail to provide fair estimation accuracy under the said environment.
We proposed a novel indoor positioning system that considers the nonlinear discriminative feature extraction of RSS using kernel local Fisher discriminant analysis (KLFDA).
KLFDA extracts location features in a well-preserved kernelized space.
In the new kernel featured space, nonlinear RSS features are characterized effectively.
Along with handling of nonlinearity, KLFDA also copes well with the multimodality in the RSS data.
By performing KLFDA, the discriminating information contained in RSS is reorganized and maximally extracted.
Prior to feature extraction, we performed outlier detection on RSS data to remove any anomalies present in the data.
Experimental results show that the proposed approach obtains higher positioning accuracy by extracting maximal discriminate location features and discarding outlying information present in the RSS data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Imran, Sajida& Ko, Young-Bae. 2018. A Novel Indoor Positioning System Using Kernel Local Discriminant Analysis in Internet-of-Things. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215939
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Imran, Sajida& Ko, Young-Bae. A Novel Indoor Positioning System Using Kernel Local Discriminant Analysis in Internet-of-Things. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215939
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Imran, Sajida& Ko, Young-Bae. A Novel Indoor Positioning System Using Kernel Local Discriminant Analysis in Internet-of-Things. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1215939
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1215939
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