Software simulation for optimization K-NN based indoor localization technique using spearman's rank correlation coefficient
Other Title(s)
برنامج محاكاة لمفاضلة NN-k على أساس تقنية التوطين في الأماكن المغلقة مستخدما معامل ارتباط الرتب سبيرمان
Author
Source
Kirkuk University Journal-Scientific Studies
Issue
Vol. 13, Issue 1 (31 Mar. 2018), pp.131-143, 13 p.
Publisher
Kirkuk University College of Science
Publication Date
2018-03-31
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
13
Main Subjects
Information Technology and Computer Science
Topics
Abstract AR
إعادة استخدام إعدادات الـ واي فاي الحالي للتوطين في الأماكن المغلقة مستخدما مؤشر قوة الإشارة المستقبلة واي فاي (RSSI) هو مجال فعال للبحث في الوقت الحاضر.
وخلال هذه الفترة أنظمة الـ واي فاي تظهر تدهورا في الأداء بسبب انخفاض الإشارة الناتج عن تعدد المسارات إلى جانب التغييرات البيئية التي تؤثر سلبا على كفاءة أدائها.
ولتحسين دقة التوطين في الأماكن المغلقة مع جود الأسباب التي سبق ذكرها.
اقترح نهج معامل ارتباط الرتب سبيرمان الذي يجد الحدود الدنيا للمسافة ويزودها للمصنف (K-NN)الأصلي والذي يستخدم المسافة الاقليدية بعد محاكاة البيئة الداخلية للـ واي فاي كاملة في (المات لاب).
إن النتائج التي تم الحصول عليها تعتبر واعدة وعالية مقارنة بالأداء الأصلي للمصنف (K-NN) في حالة توزيع الأخطاء التراكمية حققت الطريقة المقترحة كمية منخفضة من الأخطاء المترجمة 2.7 m ل % 80 للعينات التي تم اختبارها.
أما بالنسبة لزيادة قيمة ϭ يحسن من تأثير الطريقة المقترحة بشكل كبير.
Abstract EN
The reuse of existing wireless fidelity (Wi-Fi) setup for indoor localization using Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is nowadays an active research domain.
Over the period these Wi-Fi setups show degradation in performance owing to signal attenuation caused by multipath, along with environmental changes adversely affecting the functional efficiency.
To optimize the indoor localization precision in the presence of the issues as mentioned earlier, I propose Spearman's Rank based Correlation Coefficient approach which finds the minimum distances and provides these distances to the original K-Nearest-Neighbor (k-NN) classifier which uses Euclidean distance.
After the complete indoor Wi-Fi environment is simulated in Matrix Laboratory (Mat-lab) tool, the results so obtained are promising and on the higher side as compare to the original k-NN classifier performance.
In case of distribution of cumulative errors the proposed method achieved low amount of localized errors of 2.7m for 80 % tested samples.
And as for shadow fading increase in value of ? improves the effect of the proposed method significantly.
American Psychological Association (APA)
Ibrahim, Kamaran Adil. 2018. Software simulation for optimization K-NN based indoor localization technique using spearman's rank correlation coefficient. Kirkuk University Journal-Scientific Studies،Vol. 13, no. 1, pp.131-143.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945082
Modern Language Association (MLA)
Ibrahim, Kamaran Adil. Software simulation for optimization K-NN based indoor localization technique using spearman's rank correlation coefficient. Kirkuk University Journal-Scientific Studies Vol. 13, no. 1 (Mar. 2018), pp.131-143.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945082
American Medical Association (AMA)
Ibrahim, Kamaran Adil. Software simulation for optimization K-NN based indoor localization technique using spearman's rank correlation coefficient. Kirkuk University Journal-Scientific Studies. 2018. Vol. 13, no. 1, pp.131-143.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-945082
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 142-143
Record ID
BIM-945082