Den snabba utvecklingen inom mobil kommunikation har gjort information och tjänster allmänt tillgängliga. Lokal information och kontextinformation har blivit avgörande för tjänsternas effektivitet i en tid av rörlighet. I detta dokument föreslås begreppet geokontext som definieras som en integrerad syntes av geografiskt läge, mänskligt rörelsetillstånd och rörlighetssammanhang. En geokontextlösning består av en positioneringsmotor, en rörelsestatsigenkänningsmotor och en kontextinferenskomponent. I begreppet geokontext förknippas de mänskliga rörelsetillstånden och mobilitetssammanhangen med den geografiska plats där de förekommer. En hybrid geo-context computing lösning implementeras som körs på en smartphone, och den använder mätningar av flera sensorer och signaler av möjligheter som finns i en smartphone. Fotgängarnas läge och rörelsetillstånd beräknas gemensamt inom ramen för dolda Markovmodeller, och de används på ett ömsesidigt sätt för att förbättra sina skattningsresultat för varandra. Det visas att mätningen av fotgängares placering har bättre noggrannhet när rörelsetillståndet är känt, och i sin tur kan prestandan för rörelsetillståndsigenkänning förbättras med ökad tillförlitlighet när platsen anges. Slutsatsen om geokontext genomförs helt enkelt i enlighet med principen om expertsystem, och mer sofistikerade metoder kommer att utvecklas. Mikromaskiner 2015, 6 700
Liu m.fl. REF föreslog en lösning för att på ett ömsesidigt sätt förbättra noggrannheten i positionerings- och rörelsetillståndsigenkänning inomhus för varandra, och vidareutvecklade det geokontextkoncept som leder till användarnas sammanhang genom att kamma positions- och rörelsetillstånden.
Reciprocal Estimation of Pedestrian Location and Motion State toward a Smartphone Geo-Context Computing Solution
{'venue': 'Micromachines', 'journal': 'Micromachines', 'mag_field_of_study': ['Materials Science', 'Computer Science']}