A Study of Multi-Target Localization Based on Deep Neural Network for Wi-Fi Indoor Positioning

유재현

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자료유형: 학술저널

저자정보: 유재현 (성신여자대학교)

저널정보: 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제10권 제1호

발행연도: 2021.1

수록면: 49 - 54 (6page)

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Indoor positioning system becomes of increasing interests due to the demands for accurate indoor location information where Global Navigation Satellite System signal does not approach. Wi-Fi access points (APs) built in many construction in advance helps developing a Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) based indoor localization. This localization method first collects pairs of position and RSSI measurement set, which is called fingerprint database, and then estimates a user’s position when given a query measurement set by comparing the fingerprint database. The challenge arises from nonlinearity and noise on Wi-Fi RSSI measurements and complexity of handling a large amount of the fingerprint data. In this paper, machine learning techniques have been applied to implement Wi-Fi based localization. However, most of existing indoor localizations focus on single position estimation. The main contribution of this paper is to develop multi-target localization by using deep neural, which is beneficial when a massive crowd requests positioning service. This paper evaluates the proposed ultilocalization based on deep learning from a multi-story building, and analyses its learning effect as increasing number of target positions.

#indoor positioning system #Wi-Fi RSSI #fingerprint localization #deep neural network #multi-localization

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Hervé Abdi / 2010 / Principal component analysis / Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics 2(4):433~459

배한준 / 2018 / 순환신경망을 이용한 자기장 기반 실내측위시스템 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 14(6):57~65

Bishop, C. M / 2006 / Pattern recognition and machine learning / Springer-Verlag

조성윤 / 2017 / Performance Analysis of the Wireless Localization Algorithms Using the IR-UWB Nodes with Non-Calibration Errors / Journal of Positioning, Navigation, and Timing 6(3):105~116

임찬희 / 2015 / Weighted k-Nearest Neighbors를 이용한 결측치 대치 / 응용통계연구 28(1):23~31

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