Abstract-Indoor Localization och Tracking har blivit ett attraktivt forskningsämne på grund av det stora utbudet av potentiella tillämpningar. Dessa tillämpningar är mycket krävande när det gäller uppskattningsnoggrannhet och ger upphov till en utmaning på grund av komplexiteten i de scenarier som modelleras. Metoder för dessa ämnen är huvudsakligen baserade på antingen deterministiska eller probabilistiska metoder, såsom Kalman eller Partiklar Filter. Dessa tekniker förbättras genom att samla information från olika källor, t.ex. trådlösa eller optiska sensorer. I den här artikeln presenteras en ny MUlti-sensor Fusion med hjälp av adaptiv fingeravtrycksalgoritm (MUFAF) och jämförs med flera multisensorer inomhus localization och spårningsmetoder. MUFAF är huvudsakligen uppdelad i fyra faser: för det första utförs en process för att uppskatta målpositionen (TPE) av varje sensor; för det andra en process för målspårning; för det tredje kombineras sensorinformationen med en multisensorfusion; och slutligen tillämpas en adaptiv uppdatering av fingeravtryck (AFU). För TPE används en fullständig miljökarakterisering i kombination med en Kerneldensitetsberäkningsteknik för att erhålla objektposition. Ett modifierat Kalmanfilter appliceras på TPE-utmatningen för att jämna ut målrutterna och undvika avvikande effekt. Dessutom beskrivs två fusionsmetoder i detta dokument: track-to-track fusion och Kalman sensor gruppfusion. Slutligen, AFU kommer att förse algoritmen med lyhördhet för miljöförändringar genom att använda Kriging interpolation för att uppdatera scenariot fingeravtryck. MUFAF implementeras och jämförs i en testbädd som visar att det ger en signifikant förbättring av uppskattningsnoggrannheten och långsiktig anpassningsförmåga till tillståndsförändringar. Index Terms-Wireless, ta emot signalstyrka indikator (RSSI), inomhusspårning, kärna densitet uppskattning, Kalman filter, multi-sensor fusion.
Arbetet REF gav en adaptiv Fingerprint Update (AFU) för att hantera miljöförändringar.
Adaptive Fingerprinting in Multi-Sensor Fusion for Accurate Indoor Tracking
{'venue': 'IEEE Sensors Journal', 'journal': 'IEEE Sensors Journal', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}