論文の概要: Novel Fine-Tuned Attribute Weighted Na\"ive Bayes NLoS Classifier for UWB Positioning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11067v1
• Date: Fri, 14 Apr 2023 09:59:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-30 08:06:19.810820
• Title: Novel Fine-Tuned Attribute Weighted Na\"ive Bayes NLoS Classifier for UWB Positioning
• Title（参考訳）: UWB位置決めのための新しい微調整属性重み付きNa\"ive Bayes NLoS分類器
• Authors: Fuhu Che, Qasim Zeeshan Ahmed, Fahd Ahmed Khan, and Faheem A. Khan
• Abstract要約: 室内位置決めシステム(IPS)におけるLine-of-Sight(LoS)信号とNon-in-of-Sight(NLoS)信号を特定するために、FT-WNB(Fine-Tuned attribute Weighted Na'ive Bayes)を提案する。 FT-WNB分類器は、各信号に特定の重みを割り当て、予測されたクラスと実際のクラスのミスマッチに対処する確率を微調整する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6299766708197881
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we propose a novel Fine-Tuned attribute Weighted Na\"ive Bayes (FT-WNB) classifier to identify the Line-of-Sight (LoS) and Non-Line-of-Sight (NLoS) for UltraWide Bandwidth (UWB) signals in an Indoor Positioning System (IPS). The FT-WNB classifier assigns each signal feature a specific weight and fine-tunes its probabilities to address the mismatch between the predicted and actual class. The performance of the FT-WNB classifier is compared with the state-of-the-art Machine Learning (ML) classifiers such as minimum Redundancy Maximum Relevance (mRMR)- $k$-Nearest Neighbour (KNN), Support Vector Machine (SVM), Decision Tree (DT), Na\"ive Bayes (NB), and Neural Network (NN). It is demonstrated that the proposed classifier outperforms other algorithms by achieving a high NLoS classification accuracy of $99.7\%$ with imbalanced data and $99.8\%$ with balanced data. The experimental results indicate that our proposed FT-WNB classifier significantly outperforms the existing state-of-the-art ML methods for LoS and NLoS signals in IPS in the considered scenario.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,UWB(UltraWide Bandwidth)信号のLine-of-Sight(LoS)とNon-in-of-Sight(NLoS)を特定するために,FT-WNB(Final-Tuned attribute Weighted Na\"ive Bayes)分類器を提案する。 FT-WNB分類器は、各信号に特定の重みを割り当て、予測されたクラスと実際のクラスのミスマッチに対処する確率を微調整する。 FT-WNB分類器の性能は、最小冗長最大値(mRMR)-$k$-Nearest Neighbour(KNN)、サポートベクタマシン(SVM)、決定木(DT)、ナシブベイズ(NB)、ニューラルネットワーク(NN)などの最先端機械学習(ML)分類器と比較される。 提案手法は,不均衡データで99.7\%$,平衡データで99.8\%$という高いnlos分類精度を達成することで,他のアルゴリズムよりも優れることを示す。 実験結果から,提案するFT-WNB分類器は,検討シナリオにおいて,既存のLoS信号とNLoS信号のML手法よりも優れていることがわかった。

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