OBRAZOWANIE OPARTE NA CZĘSTOTLIWOŚCI RADIOWEJ DO LOKALIZACJI WEWNĄTRZ POMIESZCZEŃ Z WYKORZYSTANIEM TECHNIK BEZPAMIĘCIOWYCH I TECHNOLOGII BEZPRZEWODOWEJ
Tammineni Shanmukha Prasanthi
prashanthitammineni.rs@andhrauniversity.edu.inAndhra University (Indie)
https://orcid.org/0009-0000-5352-2265
Swarajya Madhuri Rayavarapu
Andhra University (Indie)
Gottapu Sasibhushana Rao
Andhra University (Indie)
Raj Kumar Goswami
Gayatri Vidya Parishad College of Engineering for Women (Indie)
https://orcid.org/0000-0002-0651-6783
Gottapu Santosh Kumar
Gayatri Vidya Parishad College of Engineering (Indie)
https://orcid.org/0000-0002-1452-9752
Abstrakt
W ostatnim czasie Internet Rzeczy (IoT) rozwinął się i objął nadzór nad urządzeniami poprzez wykorzystanie Systemów Pozycjonowania Wewnętrznego (IPS) i Usług Lokalizacyjnych (LBS). Jedną z powszechnie stosowanych metod pozycjonowania wewnętrznego (IPS) jest wykorzystanie sieci bezprzewodowych do określenia lokalizacji celu. Osiąga się to poprzez wykorzystanie urządzeń o znanej pozycji. Usługi oparte na lokalizacji (LBS) odgrywają istotną rolę w wielu aplikacjach inteligentnych budynków, umożliwiając tworzenie wydajnych i efektywnych środowisk pracy. W niniejszym opracowaniu przeanalizowano cztery algorytmy pozycjonowania bez pamięci, a mianowicie K-Nearest Neighbour (KNN), drzewo decyzyjne, Naïve Bayes i Random Forest Regressor. Algorytmy są porównywane na podstawie ich wydajności pod względem błędu średniokwadratowego, pierwiastka błędu średniokwadratowego, średniego błędu bezwzględnego i współczynnika determinacji R2. Przeprowadzono analizę porównawczą w celu zweryfikowania wyników różnych technik bez pamięci w technologii Wi-Fi. Na podstawie dowodów empirycznych ustalono, że Naïve Bayes jest strategią lokalizacji, która wykazuje najwyższy poziom dokładności. Zbiór danych zawierający pomiary wskaźnika siły odbieranego sygnału (RSSI) ze wszystkich badań jest dostępny online.
Słowa kluczowe:
RSSI, K-Nearest Neighbour, lokalizacja wewnątrz pomieszczeń, Random Forest RegressorBibliografia
[1] Ahmad T., X. Li J., Seet B.-C.: A self-calibrated centroid localization algorithm for indoor ZigBee WSNs. 8th IEEE International Conference on Communication Software and Networks (ICCSN), Beijing, China, 2016, 455–461 [https://doi.org/10.1109/ICCSN.2016.7587200].
Google Scholar
[2] Amirisoori S. et al.: Wi-Fi based indoor positioning using fingerprinting methods (KNN algorithm) in real environment. International Journal of Future Generation Communication and Networking 10(9), 2017, 23–36.
Google Scholar
[3] Ge X., Qu Z.: Optimization WIFI indoor positioning KNN algorithm location-based fingerprint. 7th IEEE International Conference on Software Engineering and Service Science (ICSESS), Beijing, China, 2016, 135–137.
Google Scholar
[4] Guo L. et al.: From signal to image: Capturing fine-grained human poses with commodity Wi-Fi. IEEE Communications Letters 24(4), 2019, 802–806.
Google Scholar
[5] Jadhav S. D., Channe H. P.: Comparative study of K-NN, Naive Bayes and decision tree classification techniques. International Journal of Science and Research (IJSR) 5(1), 2016, 1842–1845.
Google Scholar
[6] Kato S. et al.: CSI2Image: Image reconstruction from channel state information using generative adversarial networks. IEEE Access 9, 2021, 47154–47168.
Google Scholar
[7] Kefayati M. H., Pourahmadi V., Aghaeinia H.: Wi2Vi: Generating video frames from WiFi CSI samples. IEEE Sensors Journal 20(19), 2020, 11463–11473.
Google Scholar
[8] Konings D. et al.: The effects of interference on the RSSI values of a ZigBee based indoor localization system. 24th International Conference on Mechatronics and Machine Vision in Practice (M2VIP). New Zealand, Auckland, 2017, 1–5 [https://doi.org/10.1109/M2VIP.2017.8211460].
Google Scholar
[9] Lemic F. et al.: Experimental decomposition of the performance of fingerprinting-based localization algorithms. International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). Korea (South), Busan, 2014, 355–364 [https://doi.org/10.1109/IPIN.2014.7275503].
Google Scholar
[10] Li Z. et al.: A passive WiFi source localization system based on fine-grained power-based trilateration. IEEE 16th International Symposium on A World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM). USA, Boston, MA, 2015, 1–9 [https://doi.org/10.1109/WoWMoM.2015.7158147].
Google Scholar
[11] Lin T.-N., Lin P.-C.: Performance comparison of indoor positioning techniques based on location fingerprinting in wireless networks. International Conference on Wireless Networks, Communications and Mobile Computing – vol. 2. USA, Maui, HI, 2005, 1569–1574 [https://doi.org/10.1109/WIRLES.2005.1549647].
Google Scholar
[12] Mackey A. et al.: Improving BLE beacon proximity estimation accuracy through Bayesian filtering. IEEE Internet of Things Journal 7(4), 2020, 3160–3169.
Google Scholar
[13] Mustaquim S. M. S. et al.: A resource utilizing approach towards implementing indoor localization using Wi-Fi network. 4th International Conference on Advances in Electrical Engineering (ICAEE). Bangladesh, Dhaka, 2017, 308–313 [https://doi.org/10.1109/ICAEE.2017.8255372].
Google Scholar
[14] Ou C.-W. et al.: A ZigBee position technique for indoor localization based on proximity learning. IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA). Japan, Takamatsu, 2017, 875–880 [https://doi.org/10.1109/ICMA.2017.8015931].
Google Scholar
[15] Radoi I. et al.: Indoor positioning inside an office building using BLE. 21st International Conference on Control Systems and Computer Science (CSCS). Romania, Bucharest, 2017, 159–164.
Google Scholar
[16] Rezazadeh J. et al.: Novel iBeacon placement for indoor positioning in IoT. IEEE Sensors Journal 18(24), 2018, 10240–10247.
Google Scholar
[17] RSSI Fingerprinting Dataset [https://github.com/pspachos/RSSI-Dataset-for-Indoor-Localization-Fingerprinting] (available 10.05.2024).
Google Scholar
[18] Rusli M. E. et al.: An improved indoor positioning algorithm based on rssi-trilateration technique for Internet of Things (IoT). International Conference on Computer and Communication Engineering (ICCCE). Malaysia, Kuala Lumpur, 2016, 72–77 [https://doi.org/10.1109/ICCCE.2016.28].
Google Scholar
[19] Song Q. et al.: CSI amplitude fingerprinting-based NB-IoT indoor localization. IEEE Internet of Things Journal 5(3), 2017, 1494–1504.
Google Scholar
[20] Spachos P., Plataniotis K.: BLE beacons in the smart city: Applications, challenges, and research opportunities. IEEE Internet of Things Magazine 3(1), 2020, 14–18.
Google Scholar
[21] Spachos P., Papapanagiotou I., Plataniotis K. N.: Microlocation for smart buildings in the era of the internet of things: A survey of technologies, techniques, and approaches. IEEE Signal Processing Magazine 35(5), 2018, 140–152.
Google Scholar
[22] Terán M. et al.: IoT-based system for indoor location using Bluetooth low energy. IEEE Colombian Conference on Communications and Computing (COLCOM). Colombia, Cartagena, 2017, 1–6.
Google Scholar
[23] Wang X., Gao L., Mao S.: CSI phase fingerprinting for indoor localization with a deep learning approach. IEEE Internet of Things Journal 3(6), 2016, 1113–1123.
Google Scholar
[24] Wu C. et al.: WILL: Wireless indoor localization without site survey. IEEE Transactions on Parallel and Distributed systems 24(4), 2012, 839–848.
Google Scholar
[25] Xue W. et al.: Improved Wi-Fi RSSI measurement for indoor localization. IEEE Sensors Journal 17(7), 2017, 2224–2230.
Google Scholar
[26] Yiu S., Yang K.: Gaussian process assisted fingerprinting localization. IEEE Internet of Things Journal 3(5), 2015, 683–690.
Google Scholar
Autorzy
Tammineni Shanmukha Prasanthiprashanthitammineni.rs@andhrauniversity.edu.in
Andhra University Indie
https://orcid.org/0009-0000-5352-2265
Autorzy
Swarajya Madhuri RayavarapuAndhra University Indie
Autorzy
Gottapu Sasibhushana RaoAndhra University Indie
Autorzy
Raj Kumar GoswamiGayatri Vidya Parishad College of Engineering for Women Indie
https://orcid.org/0000-0002-0651-6783
Autorzy
Gottapu Santosh KumarGayatri Vidya Parishad College of Engineering Indie
https://orcid.org/0000-0002-1452-9752
Statystyki
Abstract views: 3PDF downloads: 2
Inne teksty tego samego autora
- Swarajya Madhuri Rayavarapu, Shanmukha Prasanthi Tammineni, Sasibhushana Rao Gottapu, Aruna Singam, PRZEGLĄD GENERATYWNYCH SIECI PRZECIWSTAWNYCH DLA ZASTOSOWAŃ BEZPIECZEŃSTWA , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 2 (2024)
- Swarajya Madhuri Rayavarapu, Tammineni Shanmukha Prasanthi, Gottapu Santosh Kumar, Gottapu Sasibhushana Rao, Gottapu Prashanti, GENERATYWNY MODEL Z DEEP FAKE AUGUMENTATION DLA SYGNAŁÓW Z FONOKARDIOGRAMU ORAZ ELEKTROKARDIOGRAMU W STRUKTURACH LSGAN ORAZ CYCLE GAN , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 13 Nr 4 (2023)
- Shanmukhaprasanthi Tammineni, Swaraiya Madhuri Rayavarapu, Sasibhushana Rao Gottapu, Raj Kumar Goswami, CYFROWA REKONSTRUKCJA OBRAZÓW Z WYKORZYSTANIEM ALGORYTMU SURF , Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska: Tom 14 Nr 1 (2024)