Sammanfattning av denna webbsida: Indoor location systems, speciellt de som använder trådlösa sensornätverk, används inom många tillämpningsområden. Behovet av dessa system är vida bevisat, men det finns en tydlig brist på noggrannhet. Många av de implementerade applikationerna har stora fel i sin platsuppskattning på grund av de problem som uppstår i inomhusmiljön. Två olika metoder hade föreslagits med hjälp av WLAN-lokaliseringssystem: å ena sidan tar de s.k. avdragsmetoderna hänsyn till de fysiska egenskaperna hos signalutbredningen. Dessa system kräver en spridningsmodell, en miljökarta och radiostationers position. Å andra sidan kräver de så kallade induktiva metoderna en tidigare träningsfas där systemet lär sig den mottagna signalstyrkan (RSS) på varje plats. Denna fas kan vara mycket tidskrävande. I detta dokument föreslås ett nytt stokastiskt tillvägagångssätt som bygger på en kombination av deduktiva och induktiva metoder där trådlösa sensorer kan bestämma sina positioner med hjälp av WLAN-teknik inne i ett golv i en byggnad. Vårt mål är att minska träningsfasen i en inomhusmiljö, men utan att förlora precisionen. Slutligen jämför vi de mätningar som görs med vår föreslagna metod i en verklig miljö med de mätningar som görs av andra utvecklade system. Jämförelser mellan det föreslagna systemet och andra hybridmetoder tillhandahålls också.
I REF, Lloret et al. föreslog en ny stokastisk algoritm som bygger på en kombination av deduktiva och induktiva metoder för att bestämma den beräknade positionen.
A Hybrid Stochastic Approach for Self-Location of Wireless Sensors in Indoor Environments
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}