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【2h】

Voronoi Diagram and Crowdsourcing-Based Radio Map Interpolation for GRNN Fingerprinting Localization Using WLAN

机译：基于WLAN的Voronoi图和基于众包的无线电地图插值用于GRNN指纹定位

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摘要

In the last decade, fingerprinting localization using wireless local area network (WLAN) has been paid lots of attention. However, this method needs to establish a database called radio map in the off-line stage, which is a labor-intensive and time-consuming process. To save the radio map establishment cost and improve localization performance, in this paper, we first propose a Voronoi diagram and crowdsourcing-based radio map interpolation method. The interpolation method optimizes propagation model parameters for each Voronoi cell using the received signal strength (RSS) and location coordinates of crowdsourcing points and estimates the RSS samples of interpolation points with the optimized propagation model parameters to establish a new radio map. Then a general regression neural network (GRNN) is employed to fuse the new and original radio maps established through interpolation and manual operation, respectively, and also used as a fingerprinting localization algorithm to compute localization coordinates. The experimental results demonstrate that our proposed GRNN fingerprinting localization system with the fused radio map is able to considerably improve the localization performance.
机译：在过去的十年中，使用无线局域网（WLAN）进行指纹本地化已引起了广泛关注。但是，该方法需要在离线阶段建立一个称为无线电地图的数据库，这是一个劳动密集且耗时的过程。为了节省无线电地图的建立成本并提高定位性能，本文首先提出了一种Voronoi图和基于众包的无线电地图插值方法。插值方法使用接收信号强度（RSS）和众包点的位置坐标来优化每个Voronoi小区的传播模型参数，并使用优化的传播模型参数估计插值点的RSS样本，以建立新的无线电图。然后使用通用回归神经网络（GRNN）融合通过插值和手动操作分别建立的新无线电地图和原始无线电地图，并将其用作指纹定位算法来计算定位坐标。实验结果表明，我们提出的带有融合无线电图的GRNN指纹定位系统可以显着提高定位性能。

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