Papperet presenterar en lösning för inomhusnavigering genom att kombinera fysisk rörelseigenkänning med trådlös positionering. Tjugosju enkla funktioner extraheras från de inbyggda accelerometrar och magnetometrar i en smartphone. Åtta vanliga rörelsetillstånd som används under inomhusnavigering upptäcks av en klassificeringsalgoritm för minst fyrkantiga Vector Machines (LS-SVM), t.ex. statiska, stående med handsvängning, normala promenader medan telefonen hålls i handen, normala promenader med handsvängning, snabb gång, U-svängning, gå uppför trappor och gå nerför trappor. Resultaten visar att rörelsetillstånden är erkända med en noggrannhet på upp till 95,53% för de testfall som används i denna studie. En rörelseigenkänning assisterad trådlös positionsbestämning tillämpas för att bestämma positionen för en mobil användare. Fält tester visar ett 1,22 m medelvärde fel i -Statiska tester och en 3,53 m i -Stop-Go tester.
På samma sätt föreslår författarna i REF ett tillvägagångssätt som är användbart för att känna igen åtta gemensamma rörelsetillstånd under inomhusnavigering genom att använda en klassificeringsalgoritm för minst fyrkantiga Vector Machines (LS-SVM).
Using LS-SVM Based Motion Recognition for Smartphone Indoor Wireless Positioning
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}