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用于室内定位和导航数据集的BLE RSSI数据集

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Computer Classification

Data Set Information:该数据集是使用西密歇根大学沃尔多图书馆一楼13个ibeacons阵列的RSSI读数创建的。数据是用iphone6s收集的......

数据结构 ? 145M

    Data Structure ?

    * 以上分析是由系统提取分析形成的结果,具体实际数据为准。

    README.md

    Data Set Information:

    该数据集是使用西密歇根大学沃尔多图书馆一楼13个ibeacons阵列的RSSI读数创建的。数据是用iphone6s收集的。该数据集包含两个子数据集:一个标记的数据集(1420个实例)和一个未标记的数据集(5191个实例)。录音是在图书馆工作时间内进行的。对于带标签的数据集,输入数据包含位置(标签列)、时间戳,然后是13个iBeacons的RSSI读数。RSSI测量值为负值。较大的RSSI值表示更接近给定的iBeacon(例如,与RSSI为-85相比,RSSI为-65表示更接近给定的iBeacon)。对于超出范围的iBeacons,RSSI用-200表示。与RSSI读数相关的位置组合在一列中,由一个字母表示该列,一个数字表示该位置的行。附图描述了iBeacons的布局以及位置的安排。


    Attribute Information:

    location: The location of receiving RSSIs from ibeacons b3001 to b3013; symbolic values showing the column and row of the location on the map (e.g., A01 stands for column A, row 1).

    Date: Datetime in the format of a€?d-m-yyyy hh:mm:ssa€?

    b3001 - b3013: RSSI readings corresponding to the iBeacons; numeric, integers only.


    Relevant Papers:

    M. Mohammadi and A. Al-Fuqaha, 'Enabling Cognitive Smart Cities Using Big Data and Machine Learning: Approaches and Challenges,' IEEE Communications Magazine, vol. 56, no. 2, 2018.


    Citation Request:

    @article{mohammadi2017semi,
    author={M. Mohammadi and A. Al-Fuqaha and M. Guizani and J. S. Oh},
    journal={IEEE Internet of Things Journal},
    title={{Semi-supervised Deep Reinforcement Learning in Support of IoT and Smart City Services}},
    year={2017},
    pages={1-12},
    publisher={IEEE},
    doi={10.1109/JIOT.2017.2712560},
    ISSN={2327-4662},
    }


    Mehdi Mohammadi and Ala Al-Fuqaha, {mehdi.mohammadi, ala-alfuqaha}@wmich.edu
    Department of Computer Science
    Western Michigan University


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    帕依提提提温馨提示

    该数据集正在整理中,为您准备了其他渠道,请您使用

    注:部分数据正在处理中,未能直接提供下载,还请大家理解和支持。
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