An ensemble approach to deep‐learning‐based wireless indoor localization

Abstract The authors investigate the use of deep learning in wireless indoor localization to address the shortcomings of the existing range‐based (e.g. trilateration and triangulation) and range‐free (e.g. fingerprinting) localization. Instead of relying on geometric models and hand‐picked features,...

Szczegółowa specyfikacja

Zapisane w:
Opis bibliograficzny
Główni autorzy: Juthatip Wisanmongkol, Attaphongse Taparugssanagorn, Le Chung Tran, Anh Tuyen Le, Xiaojing Huang, Christian Ritz, Eryk Dutkiewicz, Son Lam Phung
Format: Artigo
Język:Inglês
Wydane: Wiley 2022-04-01
Seria:IET Wireless Sensor Systems
Hasła przedmiotowe:
indoor communication
indoor navigation
indoor radio
RSSI
learning (artificial intelligence)
Dostęp online:https://doi.org/10.1049/wss2.12035
Etykiety: Dodaj etykietę
Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!

Podobne zapisy