• About
  • Policies
  • What is open access
  • Library
  • Contact
Advanced search
      View Item 
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      •   BUIR Home
      • Scholarly Publications
      • Faculty of Engineering
      • Department of Electrical and Electronics Engineering
      • View Item
      JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

      Indoor localization with transfer learning

      Thumbnail
      View / Download
      2.9 Mb
      Author(s)
      Korkmaz, İlter Onat
      Özateş, Tuna
      Koç, Enes
      Aydın, Ege
      Kor, Ege
      Dilek, Doğaç
      Güngen, Murat Alp
      Köse, İdil Gökalp
      Akman, Çağlar
      Date
      2022-08-29
      Source Title
      Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)
      Print ISSN
      2165-0608
      Publisher
      IEEE
      Pages
      [1] - [4]
      Language
      Turkish
      Type
      Conference Paper
      Item Usage Stats
      16
      views
      8
      downloads
      Abstract
      Indoor positioning methods aim to estimate positions of transmitters where the GPS signals are unavailable. These systems usually employ algorithms explicitly trained for a single location such as fingerprinting method. For that reason, they can only be used in a particular location. This restriction prevents the use of the fingerprint method in tasks such as search and rescue operations where there is no prior knowledge of the place. A fingerprinting system using a trained algorithm with data collected from many places can work in multiple places. This paper proposes an indoor positioning system that uses the parameters of a pre-trained neural network trained with the data obtained from finite difference time domain simulations with transfer learning without collecting large amounts of data. The initial parameters for the model to be trained with the received signal strength (RSS) data collected from real places are used as be the parameters of the artificial neural network trained with the aforementioned simulation data. Performance results of the trained model are comparable to the results of the works in which fingerprinting method is employed in a single environment.
       
      İç mekanlarda konum belirleme yöntemleri GPS sinyalinin kullanılamadıgı yerlerde vericilerin konumunu tahmin etmeyi amaçlar. Bu sistemlerde genellikle parmakizi yöntemi gibi bir mekana özel egitilmiş algoritmala kullanılır. Dolayısıyla bu tür yöntemler belirli bir mekanda kullanılmaktadır. Bu kısıtlama, parmakizi metodunun arama kurtarma çalışmaları gibi mekan hakkında ön bilginin olmadıgı görevlerde kullanımına engel teşkil etmektedir. Birçok mekandan toplanmış veriler ile eğitilmiş bir algoritmanın kullanıldığı bir parmakizi sistemi farklı mekanlarda da çalışabilir. Bu çalışma, yüksek miktarda veri toplamadan, zamanda sonlu farklar simülasyonu verileriyle önceden eğitilmiş bir yapay sinir ağınının parametrelerini öğrenme aktarması ile kullanan bir iç mekan konumlandırma sistemi önermektedir. Gerçek mekanlardan toplanmış alınan sinyal gücü (RSS) verileriyle eğitilecek model için başlangıç parametreleri, bahsi geçen simülasyon verileriyle egitilmiş yapay sinir ağının parametreleri olarak kullanılmaktadır. Eğitilen modelin performans sonuçları, tek mekanda parmakizi yöntemi ile konumlandırma yapılan çalışmalardaki sonuçlar ile karşılaştırılabilir düzeydedir.
      Keywords
      Received signal strength
      Indoor localization
      Fingerprinting
      Artificial neural networks
      Transfer learning
      Finite difference time domain
      Alınan sinyal gücü
      İç mekan konumlandırma
      Parmakizi yöntemi
      Yapay sinir ağı
      Öğrenme aktarması
      Zamanda sonlu farklar
      Permalink
      http://hdl.handle.net/11693/111243
      Published Version (Please cite this version)
      https://www.doi.org/10.1109/SIU55565.2022.9864729
      Collections
      • Department of Electrical and Electronics Engineering 4011
      Show full item record

      Browse

      All of BUIRCommunities & CollectionsTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsCoursesThis CollectionTitlesAuthorsAdvisorsBy Issue DateKeywordsTypeDepartmentsCourses

      My Account

      Login

      Statistics

      View Usage StatisticsView Google Analytics Statistics

      Bilkent University

      If you have trouble accessing this page and need to request an alternate format, contact the site administrator. Phone: (312) 290 2976
      © Bilkent University - Library IT

      Contact Us | Send Feedback | Off-Campus Access | Admin | Privacy