[BS-3-6] An Improved Location Fingerprinting Method for 5G Ultra-Dense Networking Scenarios
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キーワード：5G UDN、Indoor Positioning、Location Fingerprinting
In this paper, the RPCA techniques is combined with the RSSI-based location fingerprinting algorithm to improve localization accuracy. We use the RPCA algorithm to deal with the noise values and outliers in the location fingerprint database established in the offline phase of the location fingerprinting process. The experimental simulation results demonstrate that the proposed approach can reduce the influence of noise and outliers in the environment on RSSI and reduce the localization error.
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