Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà

Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà

Gần đây, các hệ thống định vị trong nhà dựa trên công nghệ không dây như lấy dấu vân tay WiFi trở nên phổ biến hơn. Các thuật toán dựa trên láng giềng gần nhất sử dụng khoảng cách Euclid rất phổ biến và được sử dụng trong nhiều hệ thống. Do đó, công thức khoảng cách là quan trọng trong việc xác định...

Mô tả đầy đủ

Đã lưu trong:
Chi tiết về thư mục
Tác giả chính: Dương, Bảo Ninh
Định dạng: Conference paper
Ngôn ngữ:Vietnamese
Được phát hành: Trường Đại học Sư phạm Huế 2023
Truy cập trực tuyến:https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2724
Các nhãn: Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
Thư viện lưu trữ: Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
id oai:scholar.dlu.edu.vn:123456789-2724
record_format dspace
spelling oai:scholar.dlu.edu.vn:123456789-27242023-06-16T03:27:11Z Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà Dương, Bảo Ninh Gần đây, các hệ thống định vị trong nhà dựa trên công nghệ không dây như lấy dấu vân tay WiFi trở nên phổ biến hơn. Các thuật toán dựa trên láng giềng gần nhất sử dụng khoảng cách Euclid rất phổ biến và được sử dụng trong nhiều hệ thống. Do đó, công thức khoảng cách là quan trọng trong việc xác định vị trí người dùng và nó ảnh hưởng nhiều đến kết quả định vị. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một nghiên cứu phân tích về việc sử dụng các công thức khoảng cách khác nhau cho thuật toán Weighted K-Nearest Neighbor (WKNN) để xác định vị trí của người dùng cho bài toán định vị trong nhà. Chúng tôi thực hiện năm công thức khoảng cách và so sánh kết quả định vị của mỗi công thức để tìm ra kết quả định vị tốt nhất. Để kiểm tra độ chắc chắn của các biện pháp, chúng tôi thay đổi một số cài đặt khi tạo bản đồ vô tuyến trong giai đoạn ngoại tuyến, chẳng hạn như số lượng điểm truy cập hoặc khoảng cách giữa hai điểm tham chiếu. Từ các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng khoảng cách Chi-Squared tốt hơn các công thức khoảng cách khác vì nó đạt được lỗi trung bình là 1.13m trong trường hợp thực nghiệm đơn giản và 1.20m trong trường hợp thực nghiệm phức tạp hơn. Ngay cả khi chúng tôi thay đổi cài đặt, khoảng cách Chi-Squared vẫn là kết quả định vị tốt nhất. 83 2023-06-16T02:59:09Z 2023-06-16T02:59:09Z 2022-08 Conference paper Bài báo đăng trên KYHT trong và ngoài nước (không có ISBN) https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2724 vi Hội nghị Toán học Miền Trung và Tây Nguyên lần thứ 4, Trường Đại học Sư phạm Huế, Đại học Huế, Việt Nam Trường Đại học Sư phạm Huế
institution Thư viện Trường Đại học Đà Lạt
collection Thư viện số
language Vietnamese
description Gần đây, các hệ thống định vị trong nhà dựa trên công nghệ không dây như lấy dấu vân tay WiFi trở nên phổ biến hơn. Các thuật toán dựa trên láng giềng gần nhất sử dụng khoảng cách Euclid rất phổ biến và được sử dụng trong nhiều hệ thống. Do đó, công thức khoảng cách là quan trọng trong việc xác định vị trí người dùng và nó ảnh hưởng nhiều đến kết quả định vị. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một nghiên cứu phân tích về việc sử dụng các công thức khoảng cách khác nhau cho thuật toán Weighted K-Nearest Neighbor (WKNN) để xác định vị trí của người dùng cho bài toán định vị trong nhà. Chúng tôi thực hiện năm công thức khoảng cách và so sánh kết quả định vị của mỗi công thức để tìm ra kết quả định vị tốt nhất. Để kiểm tra độ chắc chắn của các biện pháp, chúng tôi thay đổi một số cài đặt khi tạo bản đồ vô tuyến trong giai đoạn ngoại tuyến, chẳng hạn như số lượng điểm truy cập hoặc khoảng cách giữa hai điểm tham chiếu. Từ các kết quả thực nghiệm cho thấy rằng khoảng cách Chi-Squared tốt hơn các công thức khoảng cách khác vì nó đạt được lỗi trung bình là 1.13m trong trường hợp thực nghiệm đơn giản và 1.20m trong trường hợp thực nghiệm phức tạp hơn. Ngay cả khi chúng tôi thay đổi cài đặt, khoảng cách Chi-Squared vẫn là kết quả định vị tốt nhất.
format Conference paper
author Dương, Bảo Ninh
spellingShingle Dương, Bảo Ninh
Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
author_facet Dương, Bảo Ninh
author_sort Dương, Bảo Ninh
title Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
title_short Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
title_full Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
title_fullStr Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
title_full_unstemmed Phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
title_sort phân tích các công thức khoảng cách cho bài toán định vị trong nhà
publisher Trường Đại học Sư phạm Huế
publishDate 2023
url https://scholar.dlu.edu.vn/handle/123456789/2724
_version_ 1778233934782398464

Những quyển sách tương tự