Enhance RSS-Based Indoor Localization Accuracy by Leveraging Environmental Physical Features
المؤلفون المشاركون
Xiang, Peng
Ji, Peng
Zhang, Dian
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-07-09
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Indoor localization technologies based on Radio Signal Strength (RSS) attract many researchers’ attentions, since RSS can be easily obtained by wireless devices without additional hardware.
However, such technologies are apt to be affected by indoor environments and multipath phenomenon.
Thus, the accuracy is very difficult to improve.
In this paper, we put forward a method, which is able to leverage various other resources in localization.
Besides the traditional RSS information, the environmental physical features, e.g., the light, temperature, and humidity information, are all utilized for localization.
After building a comprehensive fingerprint map for the above information, we propose an algorithm to localize the target based on Naïve Bayesian.
Experimental results show that the successful positioning accuracy can dramatically outperform traditional pure RSS-based indoor localization method by about 39%.
Our method has the potential to improve all the radio frequency (RF) based localization approaches.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Xiang, Peng& Ji, Peng& Zhang, Dian. 2018. Enhance RSS-Based Indoor Localization Accuracy by Leveraging Environmental Physical Features. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216363
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Xiang, Peng…[et al.]. Enhance RSS-Based Indoor Localization Accuracy by Leveraging Environmental Physical Features. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216363
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Xiang, Peng& Ji, Peng& Zhang, Dian. Enhance RSS-Based Indoor Localization Accuracy by Leveraging Environmental Physical Features. Wireless Communications and Mobile Computing. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1216363
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1216363
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