Sammanflätningen av allt expanderar kontinuerligt vilket har gjort det möjligt för varje individ att öka sin interaktionsnivå med sin omgivning. Sakernas Internet (IoT) enheter används i en uppsjö av sammanhangsmedvetna program som Proximity-Based Services (PBS) och Plats-Based Services (LBS). För dessa system att utföra, är det viktigt att ha tillförlitlig hårdvara och förutsäga en användares position i området med hög noggrannhet för att skilja mellan individer i ett litet område. En mängd trådlösa lösningar som använder Received Signal Strength Indicators (RSSI) har föreslagits för att tillhandahålla PBS och LBS för inomhusmiljöer, även om varje lösning presenterar sina egna nackdelar. I detta arbete, Bluetooth Low Energy (BLE) beacons granskas i termer av deras noggrannhet i närhet uppskattning. Speciellt är en mobil applikation utvecklad tillsammans med tre Bayesian filtreringstekniker för att förbättra BLE beacon närhet estimering noggrannhet. Detta omfattar ett Kalman-filter, ett partikelfilter och ett icke-parametriskt informationsfilter (NI). Eftersom RSSI är starkt påverkad av miljön genomfördes experiment för att undersöka prestandan hos beacons från tre populära leverantörer i två olika miljöer. Felet jämförs i termer av Genomsnittligt Absolut Error (MAE) och Root Mean Squared Error (RMSE). Enligt de experimentella resultaten kan Bayesian filter förbättra närhet uppskattning noggrannhet upp till 30% i jämförelse med traditionell filtrering, när fyren och mottagaren är inom 3 m.
I REF används Bayesianska filter för att förbättra uppskattningsnoggrannheten.
Improving BLE Beacon Proximity Estimation Accuracy through Bayesian Filtering
{'venue': 'JIOT.2020.2965583', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}