Enhancing Wi-Fi based Indoor Positioning using Fingerprinting Methods by Implementing Neural Networks Algorithm in Real Environment

Samaneh Amirisoori; Salwani Mohd Daud Nur Syazarin Natasha Abd Aziz; NurulIman Mohd Sa`at; Nur Qamarina Mohd Noor

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Enhancing Wi-Fi based Indoor Positioning using Fingerprinting Methods by Implementing Neural Networks Algorithm in Real Environment

机译：通过在真实环境中实现神经网络算法，使用指纹方法增强基于Wi-Fi的室内定位

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Global positioning systems have difficulties in finding positions inside buildings, since indoor positioning needs additional indoor infrastructures deployment. In this research, indoor positioning by using Wi-Fi access point is investigated as the main usage of Location Based Service (LBS) applications. We employed fingerprinting method to increase the accuracy of positioning. The study has been done in real environment in Universiti Teknologi Malaysia (UTM). Two models were designed by using Neural Network algorithm for indoor positioning. The fingerprinting dataset contains received signal strength from different numbers of existing Wi-Fi access points in the real environment. Accuracy rate and mean square error were calculated for the algorithm. Evaluations of models have been done by conducting experiments to compare both models. Analysis suggests that Neural Network method which achieved 71% of accuracy with number of neurons = 11 is the most precise model for indoor positioning in this project. In future, more features can be applied to this model in order to increase the accuracy. This approach has the potential to be implemented as a real mobile application for indoor environment.

机译：由于室内定位需要额外的室内基础架构部署，全球定位系统在建筑物内找到困难。在该研究中，通过使用Wi-Fi接入点进行室内定位作为基于位置的服务（LBS）应用的主要用途。我们采用指纹识别方法来提高定位的准确性。这项研究已经在Teknologi马来西亚（UTM）的真实环境中完成。通过使用神经网络算法来设计两个模型进行室内定位。指纹图形数据集包含来自真实环境中的不同数量的现有Wi-Fi接入点的接收信号强度。计算算法的精度率和均方误差。通过进行实验来进行比较两种模型的模型评估。分析表明，达到与神经元数量的71％的神经网络方法= 11是该项目中室内定位最精确的模型。在将来，可以将更多功能应用于该模型，以提高准确性。这种方法有可能被实施为用于室内环境的真正移动应用程序。

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来源
《Journal of Engineering & Applied Sciences》 |2017年第16期|共6页
作者
Samaneh Amirisoori; Salwani Mohd Daud Nur Syazarin Natasha Abd Aziz; NurulIman Mohd Sa`at; Nur Qamarina Mohd Noor;
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作者单位

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原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类一般工业技术;
关键词
Indoor positioning; fingerprinting; Wi-Fi; neural network; global positioning system; implemented;

机译：室内定位;指纹识别;Wi-Fi;神经网络;全球定位系统;实施;

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