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- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.2
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This paper proposes a hierarchical dual filtering
(HDF) algorithm to estimate the spatial region between
a Cloud of Things (CoT) gateway and an Internet of
Things (IoT) device. The accuracy of the spatial
region estimation is important for autonomous CoT
clustering. We conduct spatial region estimation using
a hidden Markov model (HMM) with a raw Bluetooth
received signal strength indicator (RSSI). However, the
accuracy of the region estimation using the validation
data is only 53.8%. To increase the accuracy of the
spatial region estimation, the HDF algorithm removes
the high-frequency signals hierarchically, and alters
the parameters according to whether the IoT device
moves. The accuracy of spatial region estimation using
a raw RSSI, Kalman filter, and HDF are compared to
evaluate the effectiveness of the HDF algorithm. The
success rate and root mean square error (RMSE) of all
regions are 0.538, 0.622, and 0.75, and 0.997, 0.812,
and 0.5 when raw RSSI, a Kalman filter, and HDF are
used, respectively. The HDF algorithm attains the best
results in terms of the success rate and RMSE of
spatial region estimation using HMM.
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