Key points are not available for this paper at this time.
تتزايد المطالب للحصول على تطبيقات تحديد المواقع والملاحة بدقة في بيئات داخلية معقدة مثل تحديد مواقع المكالمات الطارئة، وخدمات إطفاء الحرائق، وعمليات الإنقاذ بشكل مستمر. تطبق أساليب تحديد المواقع الداخلية أنواعًا مختلفة من المستشعرات لزيادة دقة موقع المستخدم. من بين هذه التقنيات، ظهرت تقنية البلوتوث منخفض الطاقة (BLE) كبديل شائع نظرًا لتكلفتها المنخفضة وكفاءتها في استخدام الطاقة. ومع ذلك، تواجه BLE تحديات تتعلق بتقلبات مؤشر قوة الإشارة المستقبلة (RSSI) الناتجة عن ظل الجسم البشري. يُقدم هذا العمل طريقة لتعويض قيم RSSI من خلال تطبيق خوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) على قياسات RSSI من ثلاث قنوات إعلانات BLE وكاميرا قابلة للارتداء كمصدر إضافي للمعلومات حول وجود أو عدم وجود عقبات بشرية. ويتم بعد ذلك تحويل قيم RSSI المحسنة الناتجة إلى نطاقات باستخدام نماذج فقدان المسار، ويتم تطبيق الترلتره للحصول على تحديد المواقع الداخلية. يوفر النظام الاصطناعي المقترح حلول تحديد مواقع أفضل بكثير مقارنةً بتقنيات البصمات أو الترلتره باستخدام قيم RSSI غير المصححة.
نقدي وآخرون (الثلاثاء) درسوا هذا السؤال.