ABSTRACT Med den omfattande utvecklingen av Wi-Fi, inomhusläge tjänster baserade på mottagna signalstyrka (RSS) fingeravtryck har väckt ökad uppmärksamhet från forskare. I komplexa inomhusmiljöer skulle multipat- och non-line-of-sight-förhållanden (NLOS) leda till stora fel i uppmätta värden, vilket skulle minska inomhuspositioneringsnoggrannheten. I detta dokument föreslår vi en Wi-Fi inomhus lokaliseringsmetod baserad på samarbete av fingeravtryck och biträdande noder. För det första, lämplig assistent noder baserat på likheten av RSS-sekvenser är noggrant utvalda runt den okända noden och avstånd mellan dem används som hjälpinformation för att förbättra positioneringsnoggrannheten. Under de komplexa inomhusförhållanden som resulterar i NLOS-fel används dessutom ett adaptivt Kalman-filter med färgat buller för att minska felet vid flygning. Experiment visar att i komplexa inomhusmiljöer kan vårt system överträffa sina motsvarigheter med robust prestanda och låga skattningsfel. Lokalisering inomhus, sökmodell, TEF, Wi-Fi.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF föreslog ett fingeravtryckssamarbete och assistent-node-baserad lokaliseringsmetod, som använder distansinformation bland assisterande noder och okända mål i likhetsanalyser och lindrar de varierande felen med ett adaptivt Kalman-filter med hjälp av färgat buller.
Fingerprint and Assistant Nodes Based Wi-Fi Localization in Complex Indoor Environment
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}