PL
 |
EN
Preferencje help
Polish version English version Język
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  Wi-Fi infrastructure
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
1
Content available remote Indoor localisation based on Wi-Fi infrastructure
Terlecki Damian, Dimitrova-Grekow Teodora, Grekow Jacek
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 7
131--134
EN
Over the last decade, indoor positioning has played an increasing role in the navigation market. In this work we present an indoor attempt for localization based on radio-environment properties. Our research concerns implementation of machine learning algorithms for a Wi-Fi fingerprints-based positioning system. The algorithms we chose are kNN, NB and RF. The method was evaluated using several different mobile devices, with samples collected in different locations of a school building. The results we achieved are very promising.
PL
W ciągu ostatniej dekady pozycjonowanie w pomieszczeniach odgrywa coraz większą rolę na rynku nawigacji. W niniejszej pracy przedstawiamy podejście lokalizacji wewnętrznej na podstawie właściwości środowiska propagacyjnego. Przedstawiamy zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do systemu pozycjonowania opartego na odciskach palców Wi-Fi. Wybrane zostały algorytmy kNN, NB oraz RF. Skuteczność/Dokładność metody została oceniona przy użyciu kilku różnych urządzeń mobilnych, z próbkami pobranymi w różnych miejscach budynku szkolnego. Otrzymane wyniki są bardzo obiecujące.
2
Content available remote Indoor localisation based on Wi-Fi infrastructure
Terlecki Damian, Dimitrova-Grekow Teodora, Grekow Jacek
Przegląd Elektrotechniczny
|
2023
|
R. 99, nr 8
38--41
EN
Over the last decade, indoor positioning has played an increasing role in the navigation market. In this work we present an indoor attempt for localization based on radio-environment properties. Our research concerns implementation of machine learning algorithms for a Wi-Fi fingerprints-based positioning system. The algorithms we chose are kNN, NB and RF. The method was evaluated using several different mobile devices, with samples collected in different locations of a school building. The results we achieved are very promising.
PL
W ciągu ostatniej dekady pozycjonowanie w pomieszczeniach odgrywa coraz większą rolę na rynku nawigacji. W niniejszej pracy przedstawiamy podejście lokalizacji wewnętrznej na podstawie właściwości środowiska propagacyjnego. Przedstawiamy zastosowanie algorytmów uczenia maszynowego do systemu pozycjonowania opartego na odciskach palców Wi-Fi. Wybrane zostały algorytmy kNN, NB oraz RF. Skuteczność/Dokładność metody została oceniona przy użyciu kilku różnych urządzeń mobilnych, z próbkami pobranymi w różnych miejscach budynku szkolnego. Otrzymane wyniki są bardzo obiecujące
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.