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English(EN) Graph-Based Floor Separation Using Node Embeddings and Clustering of WiFi Trajectories

基于图的WiFi轨迹分析在楼层分离中达到68.97%的准确率

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的基于图的方法，利用WiFi信号数据区分多层室内环境中的楼层。该方法从WiFi指纹及其转换构建图，然后使用Node2Vec创建嵌入，并使用k-means进行聚类以识别不同的楼层。该方法在Huawei University Challenge 2021数据集上达到了68.97%的准确率，优于传统算法。该团队已公开提供数据集和代码，以促进室内定位的进一步研究。 AI

影响 这项研究为室内定位提供了一种新技术，有可能改善复杂多层建筑中的基于位置的服务。

排序理由 学术论文，详细介绍了一种新颖的方法及其评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Rabia Yasa Kostas, Kahraman Kostas ·

    基于节点嵌入和WiFi轨迹聚类的基于图的楼层分离

    arXiv:2505.08088v5 Announce Type: replace-cross Abstract: Indoor positioning systems (IPSs) are increasingly vital for location-based services in complex multi-storey environments. This study proposes a novel graph-based approach for floor separation using Wi-Fi fingerprint traje…

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