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基于RSSI指纹的LoRa网络机器学习定位( RSSI Fingerprinting-based Localization Using Machine Learning in LoRa Networks )
M Anjum MA Khan SA Hassan A Mahmood M Gidlund
无线技术在我们日常生活中的大规模渗透,主要是由基于物联网(IoT)的智能城市引发的,为新型定位和跟踪技术的可能性提供了灯塔。近年来,低功耗广域网(LPWAN)技术成为智能城市应用提供可扩展无线连接的解决方案。LoRa就是这样一种技术,它提供了能源效率和广域覆盖。本文以室内和室外两种不同环境下的训练数据集为基础,探讨了支持向量机、样条模型、决策树和集成学习等智能机器学习技术在基于接收信号强度指标(RSSI)的LoRa网络测距中的应用。然后利用合适的测距模型,在所研究的环境中对三边测量的定位和跟踪精度进行了实验评估。随后,我们介绍了基于LoRa的定位系统(LPS)的精度,并将其与现有的基于ZigBee、WiFi和蓝牙的解决方案进行了比较。最后,我们讨论了与卫星无关的跟踪系统的挑战,并提出了提高精度和提供部署可行性的未来方向。
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