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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.10
- 수록면
- 87 - 91 (5page)
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Key issues of indoor localization is taking full advantages and overcoming its disadvantages. Indoor localization based on Wi-Fi fingerprinting attracts researchers’ attentions since it does not require new infrastructure and devices. Many devices such as smart phones and laptops, which have a function to capture Wi-Fi signals, can be used for Wi-Fi fingerprinting. However, due to unreliable Wi-Fi signals, there are still difficulty to achieve high positioning accuracy. The unreliable signal disturbs devices to find their locations. As a result, getting localization with devices sometimes makes a wrong decision in building classification. It is useless for people to find a destination floor if they are in different building. In this paper, we propose two consecutive multi-layer perceptrons to get more precise localization. With sumple structure, we get better performance and show precise decision results in building classification, which is critical in Wi-Fi fingerprinting. We use UJIndoorLoc dataset which is open dataset.
목차
Abstract
1. INTRODUCTION
2. THE DATA SET
3. TWO CONSECUTIVE MULTI-LAYER PERCEPTRON
4. RESULTS
5. CONCLUSION
REFERENCES
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