I den praktiska utformningen av lokaliseringssystemet måste forskarna överväga flera aspekter för att göra positioneringen effektiv och effektiv, t.ex. tillgänglig hjälpinformation, avkänningsutrustning, installation av utrustning och miljö. Därefter visar sig dessa praktiska problem vara de tekniska problemen, t.ex. den sekventiella positionsutbredningen, mål-anchor-geometrieffekten, identifieringen av icke-siktslinje (NLOS) och den därmed sammanhängande förhandsinformationen. Det är nödvändigt att skapa ett effektivt ramverk som kan utnyttja flera tillgängliga uppgifter och styra systemets utformning. I detta dokument föreslår vi en skalbar metod för att analysera systemets prestanda baserat på Cramér-Rao nedre gräns (CRLB), som kan sammansmälta all information adaptivt. För det första använder vi en abstrakt funktion för att representera alla trådlösa lokaliseringssystem. Därefter består den okända vektorn av två delar: den första delen är den uppskattade vektorn, och den andra delen är hjälpvektorn, vilket bidrar till att förbättra uppskattningsnoggrannheten. Följaktligen är Fisher-informationsmatrisen uppdelad i två delar: tillståndsmatrisen och hjälpmatrisen. Till skillnad från den teoretiska analysen kan vår CRRB vara en praktisk grundläggande gräns för att beteckna det system som säkrar flera uppgifter i den komplicerade miljön, t.ex. rekursiv Bayesian uppskattning baserad på den dolda Markov modellen, kartmatchningsmetoden och NLOS identifierings- och begränsningsmetoder. De teoretiska resultaten närmar sig alltså det verkliga fallet mer. Dessutom är vår metod mer anpassningsbar än andra CRRBs när man överväger mer okända viktiga faktorer. Vi använder den föreslagna metoden för att analysera det trådlösa sensornätverksbaserade indoor localization-systemet. Inverkan av hybriden LOS/NLOS kanaler, informationen om byggnadens utformning och de relativa höjdskillnaderna mellan mål och ankare analyseras. Det visas att vår metod utnyttjar all tillgänglig information för indoor localization systems och fungerar som en indikator för praktisk systemutvärdering.
Zhao m.fl. REF konstruerade ett effektivt ramverk som kan utnyttja flera tillgängliga uppgifter för att analysera och förbättra prestandan hos det WSN-baserade indoor localization-systemet.
Practical Performance Analysis for Multiple Information Fusion Based Scalable Localization System Using Wireless Sensor Networks
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}