TY - JOUR ID - TI - Software Simulation for Optimization k-NN Based Indoor Localisation Technique Using Spearman's Rank Correlation Coefficient برنامج محاكاة لمفاضلة k-NN على اساس تقنية التوطين في الاماكن المغلقة مستخدما معامل ارتباط الرتب سبيرمان AU - Kameran Adil Ibrahim كامران عادل ابراهيم PY - 2018 VL - 13 IS - 1 SP - 131 EP - 143 JO - Kirkuk Journal of Science مجلة كركوك للعلوم SN - 30054788 30054796 AB - The reuse of existing Wireless Fidelity (Wi-Fi) setup for indoor localization using Wi-Fi Received Signal Strength Indicator (RSSI) is nowadays an active research domain. Over the period these Wi-Fi setups show degradation in performance owing to signal attenuation caused by multipath, along with environmental changes adversely affecting the functional efficiency. To optimize the indoor localization precision in the presence of the issues as mentioned earlier, I propose Spearman's Rank based Correlation Coefficient approach which finds the minimum distances and provides these distances to the original K-Nearest-Neighbor (k-NN) classifier which uses Euclidean distance. After the complete indoor Wi-Fi environment is simulated in Matrix Laboratory (Mat-lab) tool, the results so obtained are promising and on the higher side as compare to the original k-NN classifier performance. In case of distribution of cumulative errors the proposed method achieved low amount of localized errors of 2.7m for 80% tested samples. And as for shadow fading increase in value of

إعادة استخدام اعدادات الـ واي فاي الحالي للتوطين في الاماكن المغلقة مستخدما مؤشر قوة الاشارة المستقبلة واي فاي (RSSI) هو مجال فعال للبحث في الوقت الحاضر. وخلال هذه الفترة انظمة الـ واي فاي تظهر تدهورا في الاداء بسبب انخفاض الاشارة الناتج عن تعدد المسارات الى جانب التغييرات البيئية التي توثر سلبا على كفاءة ادائها. ولتحسين دقة التوطين في الاماكن المغلقة مع جود الاسباب التي سبق ذكرها. اقترح نهج معامل ارتباط الرتب سبيرمان الذي يجد الحدود الدنيا للمسافة ويزودها للمصنف (K-NN) الاصلي والذي يستخدم المسافة الاقليدية بعد محاكاة البيئة الداخلية للـ واي فاي كاملة في (المات لاب ). ان النتائج التي تم الحصول عليها تعتبر واعدة وعالية مقارنة بالأداء الاصلي للمصنف (K-NN). في حالة توزيع الاخطاء التراكمية حققت الطريقة المقترحة كمية منخفضة من الاخطاء المترجمة 2.7m لـ 80% للعينات التي تم اختبارها. اما بالنسبة لزيادة قيمة ER -