TY -的A2 Nardone罗伯托盟——Perdana Doan盟,因陀罗Tanaya我盟——马文,阿卜杜勒阿齐兹盟——Akhyar Fityanul PY - 2023 DA - 2023/04/04 TI -高精度室内定位系统的评价与wi - fi飞行时间(ToF)和深度学习SP - 6777759六世- 2023 AB -本文提出使用wi - fi ToF和深度学习的方法来构建一个廉价、实用、和高度精确的IPS。补充,而不是使用经典的几何方法(如multilateration),它使用一个数据驱动的方法,即。位置指纹识别技术。指纹的位置,在这种情况下,是一组之间的wi - fi ToFs目标设备和一个接入点(AP)。因此,APs的数量在规定的面积的大小。指纹的位置指纹识别技术需要收集不同的位置在该地区建立一个参考数据库或地图。这个数据库或地图包含的信息用来进行位置指纹识别技术的主要任务,即估计的位置指纹设备根据其位置。对于这个任务,我们建议使用一个完全连接的深层神经网络(FCDNN)模型作为定位引擎。给出的模型是一个位置指纹作为输入来产生估计位置坐标作为输出。我们进行实验分析的影响可用美联社对数据集,从1独特的美联社,美联社2对,,使用WKNN和FCDNN来比较它们的性能。我们的实验结果表明,IPS DeepIndoor,可以达到平均定位误差或0.1749米,均方误差和均方根误差场景3的0.5740米,1 - 10美联社对或使用原始数据集。 SN - 2090-7141 UR - https://doi.org/10.1155/2023/6777759 DO - 10.1155/2023/6777759 JF - Journal of Computer Networks and Communications PB - Hindawi KW - ER -