Lokaliseringssystem inomhus är utan tvekan av intresse för många tillämpningsområden. Precis som utomhussystem lider de av fel som inte gäller sikt (NLOS) och som hindrar deras robusthet och noggrannhet. Även om många ad hoc-tekniker har utvecklats för att ta itu med detta problem, är de flesta av dem tyvärr inte tillämpliga inomhus på grund av den stora variationen i miljön (flyttning av möbler och människor, etc.). I detta dokument beskriver vi användningen av robust regressionsteknik för att upptäcka och avvisa NLOS-åtgärder i en platsuppskattning med hjälp av multilateration. Vi visar hur den minsta median-of-square tekniken kan användas för att övervinna effekterna av NLOS fel, även i miljöer med liten infrastruktur, och validera dess lämplighet genom att jämföra den med andra metoder som beskrivs i bibliografin. Vi fick anmärkningsvärda resultat när vi använde den i ett riktigt inomhuspositioneringssystem som fungerar med Bluetooth och ultraljud (BLUPS), även när nästan hälften av åtgärderna drabbades av NLOS eller andra grova fel.
En kombination av radio och ultraljud (BLUPS, bluetooth och ultraljud) används i REF.
Robust estimator for non-line-of-sight error mitigation in indoor localization
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Advances in Signal Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}