Positioning Error Prediction and Training Data Evaluation in RF Fingerprinting Method

Positioning Error Prediction and Training Data Evaluation in RF Fingerprinting Method

Julkaisuvuosi

2019

Tekijät

Khandker, Syed; Mondal, Riaz; Ristaniemi, Tapani

Tiivistelmä

Radio Frequency (RF) fingerprinting-based localization has become a research interest due to its minimum hardware requirement and satisfiable positioning accuracy. However, despite the significant attention this topic has gained, most of the research focused on the calculation of position estimates. In this paper, we propose a simple and novel method that can be used as an indicator of fingerprinting positioning error. The method is based on cluster radius evaluation of multiple fingerprinting data during the test phase, which can be used by a Location Based Service (LBS) provider to predict the user position estimation accuracy. This method can be used effectively in real-time to predict the estimation error and thereby assists the LBS to offer a better quality of service. The cluster radius also reveals the quality of the recorded radio map.
Näytä enemmän

Organisaatiot ja tekijät

Jyväskylän yliopisto

Khandker Syed

Ristaniemi Tapani Orcid -palvelun logo

Julkaisutyyppi

Julkaisumuoto

Artikkeli

Emojulkaisun tyyppi

Konferenssi

Artikkelin tyyppi

Muu artikkeli

Yleisö

Tieteellinen

Vertaisarvioitu

Vertaisarvioitu

OKM:n julkaisutyyppiluokitus

A4 Artikkeli konferenssijulkaisussa

Avoin saatavuus

Avoin saatavuus kustantajan palvelussa

Ei

Rinnakkaistallennettu

Ei

Muut tiedot

Tieteenalat

Sähkö-, automaatio- ja tietoliikennetekniikka, elektroniikka

Julkaisumaa

Yhdysvallat (USA)

Kustantajan kansainvälisyys

Kansainvälinen

Kieli

englanti

Kansainvälinen yhteisjulkaisu

Ei

Yhteisjulkaisu yrityksen kanssa

Kyllä

DOI

10.1109/IPIN.2019.8911821

Julkaisu kuuluu opetus- ja kulttuuriministeriön tiedonkeruuseen

Kyllä