Личный кабинет
Подробное описание документа
Филиппов М. В.
Совершенствование методов позиционирования в беспроводных сетях с применением машинного обучения / Филиппов М. В., Пудов Д. Ю., Калачев Д. А. - DOI 10.21667/1995-4565-2026-96-1-3-15 // Вестник Рязанского государственного радиотехнического университета. - 2026. - № 96-1. -
Рассмотрена задача оценки расстояния между устройствами в беспроводных сетях на основе показателя RSSI на примере BLE. Цель исследования - разработка и обоснование эффективного метода оценки расстояния с использованием математических моделей фильтрации и машинного обучения. Проведен сравнительный анализ различных подходов к решению задачи, включая фильтр Калмана, LSTM-сети, полиномиальную регрессию и метод случайного леса (Random Forest). Экспериментальные исследования на реальных данных показали, что комбинированная модель с предварительной фильтрацией Калмана и методом случайного леса демонстрирует показатели точности со среднеквадратичной ошибкой менее 0,5 м. Практическая значимость работы заключается в возможности использования разработанного метода для создания эффективных систем позиционирования в замкнутых пространствах. Ключевые слова RSSI, bluetooth low energy, оценка расстояния, машинное обучение, фильтр Калмана, random forest, позиционирование, беспроводные сети, lstm
004.891.2 Консультативные экспертные системы
Статья опубликована в следующих изданиях
№ 96-1. - 2026.
