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학술저널
저자정보
Soo-Ho Tae (Korea Maritime & Ocean University) Soo-Hwan Lee (Korea Maritime & Ocean University) Hong-Il Seo (Korea Maritime & Ocean University) Dong-Hoan Seo (Korea Maritime & and Ocean University)
저널정보
한국마린엔지니어링학회 Journal of Advanced Marine Engineering and Technology (JAMET) 한국마린엔지니어링학회지 제44권 제4호
발행연도
2020.8
수록면
318 - 324 (7page)
DOI
10.5916/jamet.2020.44.4.318

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Wi-Fi fingerprints are widely applied in indoor positioning as the indoor environment is generally non-line-of-sight (NLOS). To improve their performance through combination with deep learning, further studies are being actively conducted. Existing deep learning-based fingerprints require relearning when the positioning environment changes owing to the radio map, which is a signal strength pattern, being directly memorized using weights. In this paper, we propose a fingerprint positioning network based on radio map encoding that can rebuild the positioning systems with only a small amount of additional learning by solving this data dependency. The proposed network comprises an encoding network that uses a radio map as a feature vector and a location network that estimates the location based on the measured Wi-Fi signal. By vectorizing the radio map, the encoding network can recover by only re-measurement of the service space even if the environment changes. In addition, as the positioning network estimates the current location by considering the past location, the estimation accuracy is high even when the noise in the Wi-Fi signal becomes severe. This study demonstrated the superiority of the proposed network by comparing it with two other networks and improving the maximum error distance of 1.28 m.
#Wi-Fi fingerprint #Deep learning network #Radio map #Indoor positioning #Non-line-of-sight

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Work
3. Fingerprint Positioning Network
4. Experiment and Evaluation
5. Conclusion
References

참고문헌 (31)

참고문헌 신청
V. Anagnostopoulos / 2017 / Gaze-informed loca-tion-based services / International Journal of Geographical Information Science 31(9):1770~1797 google schola S. Ray / 2017 / High performance location-based services in a main-memory database / GeoInformatica 21(2):293~322 google schola W. Le / 2014 / A novel Wi-Fi indoor positioning method based on genetic algorithm and twin support vector regres-sion / The 26th Chinese Control and Decision Conference (2014 CCDC), IEEE :4859~4862 google schola J. Machaj / 2011 / Rank based fingerprint-ing algorithm for indoor positioning / 2011 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, IEEE :1~6 google schola A. Montaser / 2014 / RFID indoor location iden-tification for construction projects / Automation in Con-struction 39:167~179 google schola

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