Giải pháp định vị trong nhà độ chính xác cao sử dụng thuật toán kNN và LSTM

Abstract

Bài báo trình bày một giải pháp hiệu quả cải thiện độ chính xác trong định vị trong nhà sử dụng học máy. Mục tiêu của giải pháp đề xuất là giảm sai số ước lượng khoảng cách bằng cách kết hợp hai thuật toán k láng giềng gần nhất (kNN) và bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM). Kết quả mô phỏng cho thấy phương pháp tổng hợp của chúng tôi đạt được độ chính xác hơn 40% khi sai số yêu cầu nhỏ hơn 1 mét cao hơn so với độ chính xác 26% và 14% của các nghiên cứu khác sử dụng học máy trên cùng một tập dữ liệu và kịch bản mô phỏng tương tự