Un algoritmo de posicionamiento en interiores de baja energía Bluetooth basado en una red neuronal convolucional de doble rama al fusionar la fuerza de la señal recibida con el ángulo de llegada
Autores: Wu, Chunxiang; Wang, Yapeng; Ke, Wei; Yang, Xu
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Un algoritmo de posicionamiento en interiores de baja energía Bluetooth basado en una red neuronal convolucional de doble rama al fusionar la fuerza de la señal recibida con el ángulo de llegada
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Matemáticas generales
Palabras clave
Posicionamiento en interiores
Bluetooth de baja energía
Fuerza de la señal recibida
ángulo de llegada
Red neuronal convolucional
Conjunto de datos
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 33
Citaciones: Sin citaciones
La fusión de algoritmos de posicionamiento en interiores basados en RSS y AoA utilizando una red neuronal convolucional (CNN) de doble rama ha demostrado una precisión submétrica de 0,79 m, significativamente mejor que los 1,06 m y 1,67 m obtenidos al usar solo el método RSS o AoA.
Descripción
La fusión de algoritmos de posicionamiento en interiores basados en RSS y AoA utilizando una red neuronal convolucional (CNN) de doble rama ha demostrado una precisión submétrica de 0,79 m, significativamente mejor que los 1,06 m y 1,67 m obtenidos al usar solo el método RSS o AoA.