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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >Adaptive Multi-Type Fingerprint Indoor Positioning and Localization Method Based on Multi-Task Learning and Weight Coefficients
【2h】

Adaptive Multi-Type Fingerprint Indoor Positioning and Localization Method Based on Multi-Task Learning and Weight Coefficients

机译：基于多任务学习和体重系数的自适应多型指纹室内定位和定位方法

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摘要

The complex indoor environment makes the use of received fingerprints unreliable as an indoor positioning and localization method based on fingerprint data. This paper proposes an adaptive multi-type fingerprint indoor positioning and localization method based on multi-task learning (MTL) and Weight Coefficients K-Nearest Neighbor (WCKNN), which integrates magnetic field, Wi-Fi and Bluetooth fingerprints for positioning and localization. The MTL fuses the features of different types of fingerprints to search the potential relationship between them. It also exploits the synergy between the tasks, which can boost up positioning and localization performance. Then the WCKNN predicts another position of the fingerprints in a certain class determined by the obtained location. The final position is obtained by fusing the predicted positions using a weighted average method whose weights are the positioning errors provided by positioning error prediction models. Experimental results indicated that the proposed method achieved 98.58% accuracy in classifying locations with a mean positioning error of 1.95 m.
机译：复杂的室内环境基于指纹数据的室内定位和本地化方法使用接收的指纹不可靠。本文提出了一种基于多任务学习（MTL）和权重系数K最近邻（WCKNN）的自适应多型指纹室内定位和定位方法，其集成了用于定位和定位的磁场，Wi-Fi和蓝牙指纹。 MTL融合了不同类型的指纹的特征，以搜索它们之间的潜在关系。它还利用了任务之间的协同作用，这可以提高定位和本地化性能。然后，Wcknn在由所获得的位置确定的某个类中预测指纹的另一个位置。通过使用权重是通过定位误差预测模型提供的定位误差来融合预测的位置来获得最终位置。实验结果表明，所提出的方法在分类位置的准确性上实现了98.58％，平均定位误差为1.95米。

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