TuRF：面向指纹室内定位的快速数据采集
网络与互联网体系结构
2017-05-23 v1
摘要
许多无基础设施的室内定位系统依赖细粒度的位置相关指纹来训练定位模型。采集指纹的现场勘测过程十分费力，被认为是部署此类系统的主要障碍之一。本文提出了 TuRF，一种用于现场勘测的快速基于路径的指纹采集机制。我们证明了在沿预定义路径行走期间采集用于室内定位的指纹的可行性。利用计步器来适应行走速度的变化。然后，从步数推断出的近似位置标签被用于训练高斯过程回归模型。大量实验表明，TuRF 能在不牺牲定位性能的前提下，显著减少现场勘测所需的时间。
引用
@article{arxiv.1705.07483,
title = {TuRF: Fast Data Collection for Fingerprint-based Indoor Localization},
author = {Chenhe Li and Qiang Xu and Zhe Gong and Rong Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.07483},
year = {2017}
}
备注
8 pages