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Junto con el avance de la tecnología inalámbrica, la tecnología de localización en interiores basada en Wi-Fi ha recibido considerable atención por parte de la academia y la industria. El método basado en huella digital es el enfoque principal para la localización en interiores con Wi-Fi y puede implementarse fácilmente sin hardware adicional. Sin embargo, las fluctuaciones de la señal constituyen un problema crítico en relación con la extracción de características robustas para lograr el rendimiento de localización requerido. Este estudio presenta un método de extracción de características de huella digital comúnmente conocido como el método Fisher score-stacked sparse autoencoder (FisherSSAE). Algunas características con puntajes Fisher bajos fueron eliminadas, y las características representativas fueron luego extraídas por el SSAE. Además, este estudio establece un modelo de localización híbrido construido con el uso del modelo global y el submodelo para evitar errores significativos de localización de coordenadas atribuidos a errores de localización subregionales. Combinado con tres métodos de posicionamiento basados en huella digital accesibles, a saber, la regresión de vector de soporte, la regresión de bosque aleatorio y la clasificación de perceptrón multicapa, los resultados experimentales demuestran que los métodos propuestos mejoran la precisión de la localización y el tiempo de respuesta en comparación con otros métodos de extracción de características y el modelo de localización único. En comparación con algunos métodos de vanguardia, los métodos propuestos tienen mejores rendimientos de localización cuando se utilizan un gran número de características.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
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