Sammanfattning av denna webbsida: Intresset för sakernas Internet (IoT) ökar snabbt, eftersom antalet uppkopplade enheter ökar exponentiellt. Ett av de tillämpningsscenarier som planeras för IoT-teknik innefattar inomhuslokalisering och kontextmedvetenhet. I detta dokument fokuserar vi på en lokaliseringsstrategi som bygger på en viss typ av kommunikationsteknik, nämligen Ultra Wide Band (UWB). UWB-tekniken är ett attraktivt val för indoor localization, på grund av dess höga noggrannhet. Eftersom lokaliseringsalgoritmer vanligtvis bygger på uppskattade internode avstånd, målet med detta dokument är att utvärdera den förbättring som görs av en enkel (linjär) statistisk modell av avståndsfelet. På grundval av en omfattande experimentell mätningskampanj föreslår vi en allmän analytisk ram, baserad på en LS-metod (Least Square) för att härleda en ny statistisk modell för intervallets skattningsfel mellan ett par UWB-noder. Den föreslagna statistiska modellen tillämpas sedan för att förbättra prestandan hos några illustrativa lokaliseringsalgoritmer i olika realistiska scenarier. De erhållna experimentella resultaten visar att användningen av den föreslagna statistiska modellen förbättrar noggrannheten hos de ansedda lokaliseringsalgoritmerna med en minskning av lokaliseringsfelet upp till 66%.
Referensreferensreferensen föreslår en allmän analytisk ram, baserad på en metod med minsta kvadrat (LS), för att härleda en ny statistisk modell för intervallets skattningsfel mellan ett par UWB-noder.
Improving UWB-Based Localization in IoT Scenarios with Statistical Models of Distance Error
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}