I detta dokument undersöks en kombination av fingeravtryck (FP) och utökad Kalman filter (EKF) baserad spårning som syftar till att ta itu med konventionella problem i samband med genomförandet av antingen spårning eller fingeravtryck separat. En av de gemensamma nackdelarna med FP hör till stor datastorlek och därmed stort sökutrymme. Genom att dra nytta av den senaste positionsberäkningen från EKF definieras ett virtuellt övervakningsområde (VSA) runt uppskattningen. Dimensionen på detta definierade övervakningsområde är mycket mindre än storleken på inomhusmiljön. Följaktligen kommer det att finnas en möjlighet för ramprogrammet att tillämpas i större områden med bibehållen möjlighet att lägga till nödvändiga rutnätspunkter för att uppnå en önskad lokaliseringsprestanda. Dessutom, för att förbättra noggrannheten i spännvidd, undersöker vi effekterna av en förkunskap relaterad till kluster impuls responser och andra funktioner; den tillämpade så kallade mjuk spänna algoritm för tiden för ankomst (TOA) uppskattning modifieras för att dra nytta av denna a priori information och för att göra dess beslut variabler mer exakt. Simuleringsresultat visar en lovande prestandaförbättring genom att använda den föreslagna hybrid spårningsteknik och tillämpa en priori information till mjuk spännvidd. Avvägningen är på väg mot en rimlig ökning av komplexiteten i genomförandet.
Bybordi och Reggiani REF föreslog en spårningsalgoritm som var en kombination av fingeravtryck och utökat Kalman-filter.
Hybrid Fingerprinting-EKF Based Tracking Schemes for Indoor Passive Localization
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Distributed Sensor Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}