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A regression model-based method for indoor positioning with compound location fingerprints

Geo-Spatial Information Science 2019年第2期22卷 107-113,I0003页

作者： Tomofumi Takayama Takeshi Umezawa Nobuyoshi Komuro noritaka osawa Hewlett-Packard Japan LtdTokyoJapan Graduate School of Engineering Chiba UniversityChibaJapan

This paper proposed and evaluated an estimation method for indoor *** method combines location fingerprinting and dead reckoning differently from the conventional *** uses compound location fingerprints,which are composed of radio fingerprints at multiple points of time,that is,at multiple positions,and displacements between them estimated by dead *** avoid errors accumulated from dead reckoning,the method uses short-range dead *** method was evaluated using 16 Bluetooth beacons installed in a student room with the dimensions of 11×5 m with furniture *** Received Signal Strength Indicator(RSSI)values of the beacons were collected at 30 measuring points,which were points at the intersections on a 1×1 m grid with no obstacles.A compound location fingerprint is composed of RSSI vectors at two points and a displacement vector between *** Forests(RF)was used to build regression models to estimate positions from location *** root mean square error of position estimation was 0.87 m using 16 Bluetooth *** error is lower than that received with a single-point baseline model,where a feature vector is composed of only RSSI values at one *** results suggest that the proposed method is effective for indoor positioning.

关键词： Indoor positioning integrated estimation radio fingerprinting dead reckoning machine learning non-linear regression

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