Комплексна сплайн-апроксимація в задачах позиціонування

Ірина Стрелковська; Ірина Соловська; Юлія Стрелковська; Вікторія Паскаленко

doi:10.20535/S0021347022100028

Автор(и)

Ірина Стрелковська Міжнародний гуманітарний університет, Одеса, Україна https://orcid.org/0000-0002-1813-0554
Ірина Соловська Міжнародний гуманітарний університет, Одеса, Україна https://orcid.org/0000-0002-9904-5692
Юлія Стрелковська Національний університет «Одеська юридична академія», Україна http://orcid.org/0000-0002-9835-0222
Вікторія Паскаленко Міжнародний гуманітарний університет, Одеса, Україна http://orcid.org/0000-0001-7860-0821

DOI:

https://doi.org/10.20535/S0021347022100028

Ключові слова:

позиціонування, мережа Wi-Fi/Indoor, LВS-послуги, метод Fingerprinting, метод k-найближчих сусідів k-NN, зважений метод k-найближчих сусідів k-WNN, комплексна сплайн-апроксимація, координати місцезнаходження, комплексний квадратичний плоский сплайн, точність позиціонування

Анотація

Стрімкий розвиток різних додатків та сервісів, які використовують поточне LBS-місцезнаходження користувача й краудсорсінг, потребують постійного вдосконалення методів позиціонування з метою підвищення точності місцезнаходження. Особливої уваги заслуговують задачі локального позиціонування користувачів всередині приміщень в умовах високої концентрації користувачів та наявності складнощів при поширенні радіосигналів. Порівняльний аналіз відомих методів локального позиціонування IPS доводить перевагу використання методу Fingerprinting за критерієм точності позиціонування. Запропоновано метод позиціонування користувача в мережі Wi-Fi/Indoor, який засновано на методі Fingerprinting та комплексній сплайн-апроксимації. Проведено порівняння результатів позиціонування в мережі Wi-Fi/Indoor на базі методу Fingerprinting з використанням різних методів визначення місцезнаходження користувача: методу k-найближчих сусідів k-NN, зваженого методу k-найближчих сусідів k-WNN та комплексної сплайн-апроксимації на базі квадратичного плоского сплайна. Показано, що використання комплексної сплайн-апроксимації забезпечує підвищення точності позиціонування користувача в мережі Wi-Fi/Indoor, тим самим можливо надання LВS-орієнтованих послуг користувачам у приміщеннях.

Посилання

M. Y. Ilchenko, L. A. Uryvsky, A. V. Moshinskaya, “Developing telecommunication strategies based on scenarios in the information community,” Cybern. Syst. Anal., vol. 53, no. 6, pp. 905–913, 2017, doi: https://doi.org/10.1007/s10559-017-9992-9.
M. Ilchenko, L. Uryvsky, S. Osypchuk, “World trends of modern information and telecommunication technologies development,” in 2019 International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo), 2019, pp. 1–7, doi: https://doi.org/10.1109/UkrMiCo47782.2019.9165461.
В. М. Кондратюк, В. В. Конин, А. В. Куценко, С. И. Ильницкая, “Тестирование в Украине сервиса высокоточного позиционирования в статическом и кинематическом режимах,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 62, no. 10, pp. 626–639, 2019, doi: https://doi.org/10.20535/S0021347019100054.
С. Я. Жук, И. О. Товкач, Ю. Ю. Реутская, “Адаптивная фильтрация параметров движения источника радиоизлучения на основе TDOA-измерений сенсорной сети при наличии аномальных измерений,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 62, no. 2, pp. 81–92, 2019, doi: https://doi.org/10.20535/s002134701902002x.
И. О. Товкач, С. Я. Жук, “Адаптивная фильтрация параметров движения источника радиоизлучения при комплексном использовании данных сенсорной сети, полученных на основе методов TDOA и RSS,” Известия вузов. Радиоэлектроника, vol. 60, no. 12, pp. 685–695, 2017, doi: https://doi.org/10.20535/s0021347017120020.
G. Li, E. Geng, Z. Ye, Y. Xu, H. Zhu, “An indoor positioning algorithm based on RSSI real-time correction,” in 2018 14th IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP), 2018, pp. 129–133, doi: https://doi.org/10.1109/ICSP.2018.8652382.
A. P. Rahmadini, P. Kristalina, A. Sudarsono, “Optimization of Fingerprint indoor localization system for multiple object tracking based on iterated weighting constant - KNN method,” Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Technol., vol. 8, no. 3, p. 998, 2018, doi: https://doi.org/10.18517/ijaseit.8.3.6086.
B. H. O. U. V. Pinto, H. A. B. F. de Oliveira, E. J. P. Souto, “Factor optimization for the design of indoor positioning systems using a probability-based algorithm,” J. Sens. Actuator Networks, vol. 10, no. 1, p. 16, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/jsan10010016.
N. Pirzada, M. Y. Nayan, F. Subhan, M. F. Hassan, M. A. Khan, “Comparative analysis of active and passive indoor localization systems,” AASRI Procedia, vol. 5, pp. 92–97, 2013, doi: https://doi.org/10.1016/j.aasri.2013.10.063.
B. Sulaiman, E. Natsheh, S. Tarapiah, “Towards a better indoor positioning system: A location estimation process using artificial neural networks based on a semi-interpolated database,” Pervasive Mob. Comput., vol. 81, p. 101548, 2022, doi: https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2022.101548.
H. Mehmood, N. K. Tripathi, T. Tipdecho, “Indoor positioning system using artificial neural network,” J. Comput. Sci., vol. 6, no. 10, pp. 1219–1225, 2010, doi: https://doi.org/10.3844/jcssp.2010.1219.1225.
O. Lemeshko, J. Papan, M. Yevdokymenko, O. Yeremenko, “Advanced tensor solution to the problem of inter-domain routing with normalized quality of service,” Appl. Sci., vol. 12, no. 2, p. 846, 2022, doi: https://doi.org/10.3390/app12020846.
O. Lemeshko, J. Papan, O. Yeremenko, M. Yevdokymenko, P. Segec, “Research and development of delay-sensitive routing tensor model in IoT core networks,” Sensors, vol. 21, no. 11, p. 3934, 2021, doi: https://doi.org/10.3390/s21113934.
I. Strelkovskaya, I. Solovskaya, J. Strelkovska, “The use of linear complex planar splines to improve the accuracy of determining the location of the user in Wi-Fi/indoor networks,” in 2021 IEEE 8th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), 2021, pp. 613–616, doi: https://doi.org/10.1109/PICST54195.2021.9772175.
I. Strelkovskaya, I. Solovskaya, J. Strelkovska, “Linear complex planar splines in Wi-Fi/indoor positioning problems,” in 2021 IEEE International Conference on Information and Telecommunication Technologies and Radio Electronics (UkrMiCo), 2021, pp. 84–87, doi: https://doi.org/10.1109/UkrMiCo52950.2021.9716612.
I. Strelkovskaya, I. Solovskaya, J. Strelkovska, “Fingerprinting/indoor positioning using complex planar splines,” J. Electr. Eng., vol. 72, no. 6, pp. 401–406, 2021, doi: https://doi.org/10.2478/jee-2021-0057.
I. Strelkovskaya, I. Solovskaya, J. Strelkovska, T. Grygoryeva, “Using quadratic complex planar splines in solving local positioning problems,” in 2022 IEEE 16th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), 2022, pp. 602–605, doi: https://doi.org/10.1109/TCSET55632.2022.9766876.
V. I. Belyi, I. V. Strelkovskaya, “Approximation of functions by analytic complex splines in domains with quasiconformal boundary,” Ukr. Math. J., vol. 40, no. 5, pp. 481–486, 1989, doi: https://doi.org/10.1007/BF01057525.
G. Opfer, M. L. Puri, “Complex planar splines,” J. Approx. Theory, vol. 31, no. 4, pp. 383–402, 1981, doi: https://doi.org/10.1016/0021-9045(81)90104-0.