Giải pháp định vị trong nhà độ chính xác cao sử dụng thuật toán kNN và LSTM
145 lượt xemDOI:
https://doi.org/10.54939/1859-1043.j.mst.86.2023.48-55Từ khóa:
Định vị trong nhà; Học máy; kNN; LSTM.Tóm tắt
Bài báo trình bày một giải pháp hiệu quả cải thiện độ chính xác trong định vị trong nhà sử dụng học máy. Mục tiêu của giải pháp đề xuất là giảm sai số ước lượng khoảng cách bằng cách kết hợp hai thuật toán k láng giềng gần nhất (kNN) và bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM). Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp tổng hợp của chúng tôi đạt được độ chính xác hơn 40% khi sai số yêu cầu nhỏ hơn 1 mét cao hơn so với độ chính xác 26% và 14% của các nghiên cứu khác sử dụng học máy trên cùng một tập dữ liệu và kịch bản mô phỏng tương tự
Tài liệu tham khảo
[1]. Dong, Y., Arslan, T., and Yang, Y., "An Encoded LSTM Network Model for WiFi-based Indoor Positioning", 2022 IEEE 12th International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), pp. 1-6, (2022). DOI: https://doi.org/10.1109/IPIN54987.2022.9918116
[2]. Hoang, Kha and Vu, Kien, "Performance Enhancement of Wi-Fi Fingerprinting-Based IPS by Accurate Parameter Estimation of Censored and Dropped Data", Radioengineering. 28, p. 741, (2019). DOI: https://doi.org/10.13164/re.2019.0740
[3]. Hoang, M. K. and Haeb-Umbach, R., "Parameter estimation and classification of censored Gaussian data with application to WiFi indoor positioning", 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing, pp. 3721-3725, (2013). DOI: https://doi.org/10.1109/ICASSP.2013.6638353
[4]. Hochreiter, Sepp and Schmidhuber, Jürgen, "Long Short-Term Memory", Neural Computation. 9(8), pp. 1735-1780, (1997). DOI: https://doi.org/10.1162/neco.1997.9.8.1735
[5]. Mosleh, Mahmood, Abd-Alhameed, Raed, and Qasim, Osama, "Indoor Positioning Using Adaptive KNN Algorithm Based Fingerprint Technique": 9th International EAI Conference, Broadnets 2018, Faro, Portugal, September 19–20, 2018, Proceedings", pp. 13-21, (2019). DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-05195-2_2
[6]. Peterson, Leif, "K-nearest neighbor", Scholarpedia. 4, p. 1883, (2009). DOI: https://doi.org/10.4249/scholarpedia.1883
[7]. Roy, Priya and Chowdhury, Chandreyee, "A Survey of Machine Learning Techniques for Indoor Localization and Navigation Systems", Journal of Intelligent & Robotic Systems. 101, (2021). DOI: https://doi.org/10.1007/s10846-021-01327-z
[8]. Thenuardi, Dionisius and Soewito, Benfano, "Indoor Positioning System using WKNN and LSTM Combined via Ensemble Learning", Advances in Science, Technology and Engineering Systems Journal. 6, pp. 242-249, (2020). DOI: https://doi.org/10.25046/aj060127
[9]. Zhang, H., et al., "Feature Fusion Using Stacked Denoising Auto-Encoder and GBDT for Wi-Fi Fingerprint-Based Indoor Positioning", IEEE Access. 8, pp. 114741-114751, (2020). DOI: https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3004039
[10]. Zhu, Xuanyu, "Indoor Localization Based on Optimized KNN", Network and Communication Technologies. 5, p. 34, (2020). DOI: https://doi.org/10.5539/nct.v5n2p34
