Sammanfattning av denna webbsida: Platsdata är bland de mest använda kontextuella data i sammanhangsmedvetna och allmänt förekommande datorapplikationer. Många system med tydliga installationskostnader och positioneringsnoggrannhet har utvecklats under det senaste årtiondet för inomhuspositioneringsändamål. Den mest användbara metoden fokuserar på den mottagna signalstyrkan (RSS) och ger en uppsättning signalöverföringspunkter. Dessutom är de flesta positioneringssystem baserade på non-line-of-sight (NLOS) snarare än line-of-sight (LOS) villkor, och detta orsakar varierande fel för lokaliseringsprognoser. Därför, manuellt sammanställa en fingeravtryck databas mäta RSS innebär höga kostnader och är därmed opraktiskt i online förutsägelser miljöer. I vår föreslagna metod härleds en jämförelsemetod utifrån trosintervall, som föreslås i Dempster-Shafer-teorin, och signalegenskaperna karakteriseras på LOS- och NLOS-förhållandena för olika fältexperiment. Systemprestandanivåerna undersöktes med olika egenskaper och under olika miljöer genom robust testning och genom att använda flera allmänt använda maskininlärningsmetoder. Resultaten visade att den föreslagna metoden inte bara kan behålla positioneringsnoggrannheten utan också spara beräkningstid i lokaliseringsprognoser.
För att skilja mellan NLOS och LOS miljö, Wu et al. REF härledde en jämförelsemetod på grundval av trosintervall och karakteriserade signalegenskaperna på LOS- och NLOS-förhållandena för olika fältexperiment.
Belief Interval of Dempster-Shafer Theory for Line-of-Sight Identification in Indoor Positioning Applications
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}