TAILIEUCHUNG - Gaussian Mixture Modeling for Wi-Fi fingerprinting based indoor positioning in the presence of censored data

In complex indoor environments, due to the attenuation of the signal and the changing surrounding environment, the censoring and multi-component problems may be present in the observed data. Censoring refers to the fact that sensors on portable devices cannot measure Received Signal Strength Index (RSSI) values below a specific threshold, such as -100 dBm. The multi-component problem occurs when the measured data varies due to obstacles and user directions, whether the door is closed or open, etc. By accounting for these problems, this paper proposes to model the RSSI probability density distributions using the Censoring Gaussian Mixture Model (C-GMM) and develop the Expectation-Maximization (EM) algorithm to estimate the parameters of this model in the offline phase of the Wi-Fi fingerprinting based Indoor Positioning Systems (IPS). The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed method. | Gaussian Mixture Modeling for Wi-Fi fingerprinting based indoor positioning in the presence of censored data

TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.