ANALISIS VISIBLE LIGHT POSITIONING SYSTEM (VLPS) BERDASARKAN RECEIVED SIGNAL STRENGTH (RSS) FINGERPRINTING DENGAN KOMBINASI ALGORITMA K-NEAREST NEIGHBOR (KNN) DAN KALMAN FILTER (KF)
Teknologi penentuan posisi berdasarkan cahaya tampak atau Visible Light Positioning System (VLPS) dapat menjadi alternatif untuk pemosisian di dalam ruangan yang memiliki keunggulan berupa akurasi tinggi, biaya penerapan rendah, dan skenario aplikasi yang luas. Sementara itu, karakteristik sinyal optik memiliki peran yang signifikan dalam penentuan posisi, salah satu yang dapat digunakan adalah Received Signal Strength (RSS). Adapun RSS merupakan hasil pengukuran atau observasi di sisi penerima berupa daya. Pada Tugas Akhir ini, digunakan teknik pemosisian VLPS dengan kombinasi algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dan Kalman Filter (KF) berbasis RSS fingerprinting. Hasil simulasi menunjukkan bahwa kombinasi KNN dan KF meningkatkan akurasi estimasi lokasi target dengan menggunakan KNN mencapai 31
URI
https://repo.itera.ac.id/depan/submission/SB2409040024
Keyword
Fingerprinting K-Nearest Neighbors (KNN) Kalman Filter