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Kernel Fisher Discriminant Analysis for Indoor Localization

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    The International Journal of Advanced Smart Convergence KCI 등재후보 바로가기
  • 통권
    Volume 4 Number 2 (2015.11)바로가기
  • 페이지
    pp.177-185
  • 저자
    Nhan V. T. Ngo, Kyung Yong Park, Jeong G. Kim
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A258710

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper we introduce Kernel Fisher Discriminant Analysis (KFDA) to transform our database of received signal strength (RSS) measurements into a smaller dimension space to maximize the difference between reference points (RP) as possible. By KFDA, we can efficiently utilize RSS data than other method so that we can achieve a better performance.

목차

Abstract
 1. INTRODUCTION
 2. INDOOR LOCALIZATION VIA KERNEL FISHER DISCRIMINANT ANALYSIS
  2.1 Localization Algorithm
  2.2 Kernel Fisher Discriminant Analysis for Localization
 3. PARTICLE FILTER BASED FINGERPRINTING LOCALIZATION
 4. PERFORMANCE EVALUATION
 ACKNOWLEDGEMENT
 REFERENCES

키워드

localization fingerprinting Kernel Fisher Discriminant Analysis particle filter radio map.

저자

  • Nhan V. T. Ngo [ Kyunghee University, South Korea ]
  • Kyung Yong Park [ Kyunghee University, South Korea ]
  • Jeong G. Kim [ Kyunghee University, South Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    The International Journal of Advanced Smart Convergence
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-2847
  • eISSN
    2288-2855
  • 수록기간
    2012~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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