Sammanfattning av denna webbsida: Lokaliseringssystem blir allt värdefullare, men deras platsuppskattningar är bara användbara när osäkerheten i uppskattningen är känd. Denna osäkerhet beräknas för närvarande som platsen fel med tanke på en marksanning, som sedan används som ett statiskt mått i ibland mycket olika miljöer. Däremot föreslår vi att den villkorade entropin för en senare sannolikhetsfördelning används som ett kompletterande mått på osäkerhet. Denna åtgärd har fördelen av att vara dynamisk, d.v.s., det kan beräknas under lokaliseringen baserat på individuella sensormätningar, inte kräver en marksanning, och kan tillämpas på diskreta localizationalgoritmer. För varje konsekvent algoritm för platsuppskattning måste dessutom både platsfelet och de villkorade entropiåtgärderna vara relaterade, dvs. en låg entropi bör alltid motsvara ett litet platsfel, medan en hög entropi kan motsvara antingen ett litet eller stort platsfel. Vi validerar detta förhållande experimentellt genom att beräkna båda måtten på osäkerhet i tre offentligt tillgängliga dataset med probabilistiska Wi-Fi fingeravtryck med åtta olika implementationer av sensormodellen. Vi visar att skillnaden mellan dessa åtgärder, d.v.s. många platsuppskattningar som har en hög platsfel samtidigt som ha en låg villkorlig entropi, är störst för de minst realistiska implementationer av den probabilistiska sensormodellen. Baserat på de resultat som presenteras i denna rapport, drar vi slutsatsen att villkorlig entropi, som är dynamisk, kompletterar lokaliseringsfel, och tillämpas på både kontinuerlig och diskret lokalisering, ger ett viktigt extra medel för att karakterisera en lokaliseringsmetod.
Berkvens m.fl. REF undersökte osäkerheten hos ett Wi-Fi-positioneringssystem för fingeravtryck genom att relatera positioneringsfelet till den villkorade entropin i positionens bakre sannolikhetsfördelning.
Conditional Entropy and Location Error in Indoor Localization Using Probabilistic Wi-Fi Fingerprinting
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}