Расположение от WiFi данных

По данным WiFi мы пытаемся определить, в какой комнате находится человек. Вот образец наших данных:

1.SSID: беспроводной, BSSID: 00: 24: 6c: 61: da: 81, возможности: [ESS], уровень: -54, частота: 2437
2.SSID: беспроводной, BSSID: 00: 24: 6c: 61: da: c1, возможности: [ESS], уровень: -57, частота: 2462
3.SSID: посетитель, BSSID: 00: 24: 6c: 61: da: c0, возможности: [ESS], уровень: -58, частота: 2462
4.SSID: посетитель, BSSID: 00: 24: 6c: 61: cb: 40, возможности: [ESS], уровень: -59, частота: 2437
5.SSID: беспроводной, BSSID: 00: 24: 6c: 61: cb: 41, возможности: [ESS], уровень: -59, частота: 2437

Это берется из одного сканирования в один момент времени (и я показываю только 5, но есть достаточно близко 60 точек доступа, которые подходят для одного сканирования). Вот наша проблема:

Есть 3 комнаты, Комната A, Комната B и Комната C, все они находятся рядом друг с другом, за исключением того, что Комната B находится между Комнатой A и Комнатой C. Есть пара точек доступа, которые уникальны между Комнатой A и Комнатой C, но в комнате B нет уникальных точек доступа.

Мы попытались использовать мультиклассовый SVM, классы которого - Комната A, Комната B и Комната C, а точки данных (например, 1, 2, 3, 4 и 5 выше) (так в приведенном выше примере) В данных имеется 5 точек данных, и каждая точка данных имеет метку Room A). Мы обучили модель примерно 100 сканированиям в каждой комнате (каждое сканирование состояло из ~ 50 точек данных). Это дало чрезвычайно низкую точность новых данных испытаний.

Есть еще кто-нибудь, кто сделал это успешно или имеет какие-либо рекомендации? Вот что мы использовали для реализации нашего SVM:

http://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html

Спасибо!

4 голоса | спросил user1276387 27 MaramTue, 27 Mar 2012 06:15:57 +04002012-03-27T06:15:57+04:0006 2012, 06:15:57

1 ответ


0

Это умная идея, но я думаю, что здесь вы можете столкнуться с некоторыми трудностями, когда будете добиваться точности и аккуратности, поскольку это НЕ ТОЛЬКО ДИСТАНЦИЯ от точки доступа, а на самом деле МНОЖЕСТВО факторов, определяющих силу сигнала. Например, расположение в комнате по сравнению с большой книжной полкой или телевизором может влиять на один из сигналов сильнее, чем на другие. Даже положение вашего тела относительно устройства может нарушить сигнал.

Я предлагаю попробовать методы выбора функций и /или некоторые другие алгоритмы обучения, которые можно отточить лучше о том, какие измерения в ваших данных дают вам наиболее согласованную информацию. Например, простой статистический анализ может сказать вам среднее значение и стандартное отклонение уровня сигнала каждого сигнала из заданного «местоположения». Затем вы можете сравнить статистику местоположений и посмотреть, есть ли у вас статистически значимые различия в любом из этих сигналов по местоположениям. Вы можете рассмотреть следующие тесты:

  • ANOVA (ANalysis Of VAriance) может сравнивать средства во многих местах
  • T-тест похож на ANOVA, но только для сравнения пар местоположений
ответил machine yearning 27 MaramTue, 27 Mar 2012 07:12:01 +04002012-03-27T07:12:01+04:0007 2012, 07:12:01

Похожие вопросы

Популярные теги

security × 330linux × 316macos × 2827 × 268performance × 244command-line × 241sql-server × 235joomla-3.x × 222java × 189c++ × 186windows × 180cisco × 168bash × 158c# × 142gmail × 139arduino-uno × 139javascript × 134ssh × 133seo × 132mysql × 132