Ocation medvetenhet är viktigt för många genomträngande datorapplikationer. Tyvärr gör ingen platssensor perfekta mätningar eller fungerar bra i alla situationer. Motiveringen bakom den här artikeln är således tvåfaldig. För det första tror vi att den genomträngande datagemenskapen kommer att dra nytta av en kortfattad undersökning av Bayesian-filterteknik. Eftersom ingen sensor är perfekt, representerar och arbetar på osäkerhet med ett statistiskt verktyg som Bayes filter är nyckeln i alla system med hjälp av många sensorer. För det andra, att uppskatta ett objekts plats är utan tvekan den mest grundläggande avkänningsuppgiften i många genomträngande datorscenarier. Det är alltså en naturlig domän där man kan illustrera tillämpningen av Bayesianska filtertekniker. Representerar platser statistiskt möjliggör ett enhetligt gränssnitt för platsinformation. Detta gör att vi kan skriva applikationer oberoende av de sensorer som används även vid användning av mycket olika sensortyper, såsom GPS och infraröda märken. (En jämförande undersökning av lokaliseringssystem förekommer på annat håll. 1 ) Här illustrerar vi sammansmältning av sensordata från ultraljud och infraröda taggar. Vi diskuterar också hur man kan kombinera högupplöst platsinformation från anonyma laserseriesökare med lågupplösta lägessensorer som ger identifiering. Bayes filter 2 probabilistically uppskatta ett dynamiskt system tillstånd från bullriga observationer. I platsuppskattning för genomträngande databehandling är staten en persons eller ett objekts plats, och platssensorer ger observationer om tillståndet. Tillståndet kan vara en enkel 2D-position eller en komplex vektor som inkluderar 3D-position, tonhöjd, rulle, gir och linjära och rotationshastigheter. Bayes filter representerar tillståndet vid tiden t av slumpmässiga variabler x t. Vid varje tidpunkt, en sannolikhetsfördelning över x t, kallas tro, Bel(x t ), representerar osäkerheten. Bayes filter syftar till att sekventiellt uppskatta sådana övertygelser över det tillstånd utrymme som är beroende av all information som finns i sensordata. För att illustrera, låt oss anta att sensorn data består av en sekvens av tidsindexerade sensor observationer z 1, z 2,..., z t. Tron Bel(x t ) definieras sedan av den bakre densiteten över den slumpmässiga variabeln x t konditionerade på alla sensordata som finns tillgängliga vid tiden t: Grovt taget, tron svarar på frågan, "Vad är sannolikheten att personen är på plats x om historien om sensormätningar är z 1, z 2,..., z t?" för alla möjliga platser x. I allmänhet ökar komplexiteten i att beräkna sådana bakre densiteter exponentiellt över tiden, eftersom Bayesian-filter tekniker ger ett kraftfullt statistiskt verktyg för att hjälpa till att hantera mätosäkerhet och utföra multisensor fusion och identitetsbedömning. Författarna undersöker Bayes filtrerar implementationer och visar deras tillämpning på verkliga plats-skattning uppgifter som är vanliga i genomträngande dator.
Bayesian inference, baserat på villkorlig sannolikhet, är ett kraftfullt statistiskt verktyg för att hantera mätosäkerhet och kombinera flera informationskällor REF.
Bayesian filtering for location estimation
{'venue': 'IEEE Pervasive Computing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}