Publikation: Reinforcement Learning for Simplified T...
Stammdaten
Titel: | Reinforcement Learning for Simplified Training in Fingerprinting Radio Localization |
Untertitel: | |
Kurzfassung: | In this paper, we assess the problem of radio localization based on fingerprinting. Although fingerprinting can provide precise localization in complex propagation environments, its drawback is the complexity of building the fingerprinting map. This map associates each location inside an area to a vector of Received Signal Strength (RSS) observations. This paper aims to answer the question: can we reduce the number of measurements to build a fingerprinting map for radio localization? To answer this question, we propose a new method based on sampling the environment intelligently. The method combines Deep Learning (DL) and Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques. Reinforcement learning allows us to find an optimal path to perform measurements in relevant areas under the constraint of a given route length the agent can walk. Training a neural network with the measured RSSs along that path provides high localization accuracy. Numerical results on a real data set show that the approach offers high localization accuracy despite lowering the distance covered to acquire data to train the neural network-based fingerprinting map. |
Schlagworte: |
Publikationstyp: | Beitrag in Proceedings (Autorenschaft) |
Erscheinungsdatum: | 05.06.2023 (Online) |
Erschienen in: |
Sixth International Balkan Conference on Communications and Networking (Balkancom 2023)
Sixth International Balkan Conference on Communications and Networking (Balkancom 2023)
(
IEEE;
)
zur Publikation |
Titel der Serie: | - |
Bandnummer: | - |
Erstveröffentlichung: | Ja |
Version: | - |
Seite: | - |
Versionen
Keine Version vorhanden |
Erscheinungsdatum: | 05.06.2023 |
ISBN (e-book): |
|
eISSN: | - |
DOI: | http://dx.doi.org/10.1109/BalkanCom58402.2023.10167948 |
Homepage: | https://ieeexplore.ieee.org/document/10167948 |
Open Access |
|
Zuordnung
Organisation | Adresse | ||||
---|---|---|---|---|---|
Fakultät für Technische Wissenschaften
Institut für Vernetzte und Eingebettete Systeme
|
AT - 9020 Klagenfurt am Wörthersee |
Kategorisierung
Sachgebiete | |
Forschungscluster | Kein Forschungscluster ausgewählt |
Peer Reviewed |
|
Publikationsfokus |
Klassifikationsraster der zugeordneten Organisationseinheiten:
|
Arbeitsgruppen |
|
Kooperationen
Forschungsaktivitäten
(Achtung: Externe Aktivitäten werden im Suchergebnis nicht mitangezeigt)
Projekte: | Keine verknüpften Projekte vorhanden |
Publikationen: | Keine verknüpften Publikationen vorhanden |
Veranstaltungen: | Keine verknüpften Veranstaltung vorhanden |
Vorträge: | Keine verknüpften Vorträge vorhanden |