Sammanfattning av denna webbsida: Detta dokument presenterar en ny metod för lokalanpassning inomhus, utvecklad med det huvudsakliga syftet att göra den användbar för verkliga driftsättningar. Många inomhus lokaliseringsmetoder finns, men de har flera nackdelar i verkliga utplaceringar-vissa är statiska, som inte är lämplig för långsiktig användning, vissa kräver kostsamma mänskliga omkalibreringsförfaranden, och andra kräver särskild hårdvara såsom Wi-Fi ankare och transpondrar. Vår metod är självkalibrering och självanpassning och därmed underhållsfri och endast baserad på Wi-Fi. Vi har använt två välkända förökningsmodeller-fri utrymme väg förlust och ITU modeller-som vi har utökat med ytterligare parametrar för bättre förökning simulering. Vår självkalibreringsmetod använder en förökningsmodell för att dra slutsatser om rummets parametrar och den andra för att simulera signalutbredningen utan att kräva någon ytterligare hårdvara vid sidan av Wi-Fi-åtkomstpunkter, som är lämplig för användning i verkligheten. Vår metod är också en av de få modellbaserade Wi-Fi endast självanpassade metoder som inte kräver att den mobila terminalen ska vara i access-punkt läge. De enda inmatningskraven för metoden är Wi-Fi-anslutningspunkter, samt väggars lägen och egenskaper. Vår metod har utvärderats i en- och flerrumsmiljöer, med uppmätt medelfel på 2-3 respektive 3-4 m, vilket liknar befintliga metoder. Utvärderingen har visat att användbar lokalisering noggrannhet kan uppnås i verkliga miljöer endast genom den föreslagna Wi-Fi-metoden som bygger på enkla hård- och programvarukrav.
En alternativ självkalibrering och självanpassningsmodell föreslogs i REF, som slår samman två modeller, en modell för förlust av fritt utrymme och en spridningsmodell.
A Self-Adaptive Model-Based Wi-Fi Indoor Localization Method
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}