system har en allt större efterfrågan på intelligent lokalisering som kan skala med big data utan mänsklig uppfattning. Således kommer traditionella lokaliseringslösningar utan noggrannhet metrisk kraftigt begränsa stora tillämpningar. Crowdsourcing-baserad lokalisering har visat sig vara effektiv för massmarknad platsbaserade IoT-tillämpningar. Detta dokument föreslår en förbättrad crowdsourcing-baserad lokaliseringsmetod genom att integrera tröghets-, trådlös och magnetiska sensorer. Både trådlös och magnetisk fingeravtrycksnoggrannhet förutsägs i realtid genom införandet av indikatorer för fingeravtrycksnoggrannhet (FAI) från tre nivåer (dvs. signal, geometri och databas). Fördelarna och begränsningarna med dessa FAI-faktorer och deras prestanda när det gäller att förutsäga platsfel och avvikelser undersöks. Dessutom föreslås FAI-förstärkt utökat Kalman-filter (EKF), som förbättrade noggrannheten för dead-reckoning (DR)/WiFi, DR/magnetic och DR/WiFi/magnetic integrerad lokalisering med 30,2 %, 19,4 % och 29,0 %, och minskade de maximala lokaliseringsfelen med 41,2 %, 28,4 % respektive 44,2 %. Dessa resultat bekräftar effektiviteten av FAI-förstärkta EKF för att förbättra både noggrannhet och tillförlitlighet av multisensor integrerad lokalisering med hjälp av crowdsourced data. Index Terms-Crowdsourcing, fingeravtryck, tröghetssensor, Internet of Things (IoT), platsbaserade tjänster, magnetisk matchning, mottagen signalstyrka (RSS).
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 föreslår en förbättrad crowdsourcingbaserad lokaliseringsmetod genom att integrera tröghetssensorer, trådlösa och magnetiska sensorer.
Toward Robust Crowdsourcing-Based Localization: A Fingerprinting Accuracy Indicator Enhanced Wireless/Magnetic/Inertial Integration Approach
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}