Lokal medvetenhet är avgörande för att stödja platsbaserad åtkomstkontroll (LBAC). Utmaningen är hur man kan bestämma platser exakt och effektivt i inomhusmiljöer. Befintliga lösningar baserade på WLAN-signalstyrka kan antingen inte ge hög noggrannhet, eller är alltför komplicerade i allmänna inomhusmiljöer. I detta dokument föreslår vi en statistisk metod för lokalisering inomhus för att stödja lokaliseringsbaserad åtkomstkontroll. I en offlinefas passar vi en LOESS [3, 4, 16] lokal regressionsmodell på ett träningsset för att bygga en radiokarta som innehåller fördelningen av signalstyrkan. I en onlinefas beräknar vi platser med hjälp av maximal sannolikhetsskattning (MLE) [7, 8, 9 ] baserat på den uppmätta signalstyrkan och den lagrade distributionen. En uppstartsmetod [11] utnyttjas ytterligare för att ge ett konfidensintervall för uppskattningen. Jämfört med andra är vår metod enklare, mer systematisk och mer exakt. Experimentella resultat visar att det genomsnittliga felet i vår metod är mindre än 2m. Därför kan det bättre stödja LBAC-tillämpningar.
I REF föreslås en statistisk indoor localization metod med WLAN för platsbaserad passerkontroll.
A statistical indoor localization method for supporting location-based access control
{'venue': "QShine '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}