Resumen

Con la conveniencia que brinda el servicio basado en la ubicación (LBS, por sus siglas en inglés), los requisitos de los usuarios para la precisión en la localización en interiores son más altos que nunca. Sin embargo, muchos métodos tradicionales de posicionamiento en interiores mediante WiFi pueden resultar en una precisión limitada debido a la información limitada de la Fuerza de Señal Recibida (RSS) de la señal WiFi. En este artículo se propone un método de posicionamiento WiFi asistido por contexto (CAA-PM), que utiliza información de contexto (como la luz y el sonido) para asistir a la RSS de WiFi en la localización en interiores y utiliza un algoritmo de identificación de huellas digitales KNN dinámico de peso variable mejorado (VWD-KNN). Finalmente, se realizan experimentos utilizando el conjunto de datos recopilado tanto en un laboratorio cerrado como en un largo pasillo abierto, y se muestra que el algoritmo propuesto mejora sustancialmente la precisión de la localización en comparación con otros tres algoritmos clásicos.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Comodidad; Servicio basado en la ubicación; Posicionamiento en interiores; WiFi; Consciente del contexto; Precisión
• Keywords:Convenience; Location-based service; Indoor positioning; WiFi; Context-aware; Accuracy