Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
В данной работе исследуются методы реализации позиционирования внутри помещения с помощью Wi-Fi сетей с использованием машинного обучения. Цель работы состоит в разработке модели, которая демонстрирует реализацию метода позиционирования, основанного на классификации объекта по мощности сигнала в сетях WiFi. Был проведен эксперимент по созданию радиокарты, на основе которой проводились исследования по разработке алгоритмов. В результате были получены значения точности классификации для двух моделей и их различных параметров. Также было рассмотрено влияние предобработки входных данных на точность.
This paper explores methods for implementing indoor positioning using Wi-Fi networks using machine learning. The goal of the work is to develop a model that demonstrates the implementation of a positioning method based on object classification by signal strength in Wi-Fi networks. An experiment was conducted to create a radio map, based on which research was carried out to develop algorithms. As a result, classification accuracy values were obtained for two models and their various parameters. The influence of input data preprocessing on accuracy was also considered.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
![]() ![]() ![]() |
||||
External organizations N2 | All |
![]() |
||||
External organizations N1 | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU |
![]() ![]() ![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N2) |
![]() |
||||
Internet | Authorized users (not from SPbPU, N1) | |||||
![]() |
Internet | Anonymous |
Usage statistics
|
Access count: 3
Last 30 days: 1 Detailed usage statistics |