Vi introducerar en hög precision lokalisering och spårning metod som använder sig av billiga Bluetooth lågenergifyrar (BLE) endast. Vi spårar positionen för en rörlig sensor genom att integrera mycket opålitliga och bullriga BLE observationer strömmande från flera platser. En ny aspekt av vårt tillvägagångssätt är utvecklingen av en observationsmodell, speciellt anpassad för mottagna signalstyrkasindikatorer (RSSI) fingeravtryck: en kombination baserad på den optimala transportmodellen av Wasserstein avstånd. Spårningsresultaten för hela systemet jämförs med alternativa referensuppskattningsmetoder, såsom närmaste angränsande fingeravtryck och ett artificiellt neuralt nätverk. Våra resultat visar att mycket noggrann uppskattning från bullriga Bluetooth-data är praktiskt genomförbart med en observationsmodell baserad på Wasserstein distansinterpolation kombinerat med den sekventiella Monte Carlo (SMC) metoden för spårning.
Ref fokuserar på RSSI fingeravtryck av rörliga beacons med hjälp av en kombination av Wasserstein avstånd interpolation, k-nearest granne, och Neural Networks.
Model-Based Localization and Tracking Using Bluetooth Low-Energy Beacons
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}