De flesta nuvarande metoder för 802.11-baserad inomhuslokalisering beror på undersökningar som utförs av experter eller skickliga tekniker. Vissa nya system har införlivat kartläggning av användare. Strukturering lokaliseringssystem "organiskt", dock, introducerar sin egen uppsättning av utmaningar: förmedla osäkerhet, bestämma när användarens inmatning faktiskt krävs, och diskontera felaktiga och gamla data. Genom installation av ett organiskt lokaliseringssystem i vår niovåningsbyggnad, som innehåller nästan 1.400 distinkta utrymmen, utvärderar vi nya algoritmer för att ta itu med dessa utmaningar. Vi beskriver användningen av Voronoi regioner för att förmedla osäkerhet och resonemang om luckor i täckning, och en klustermetod för att identifiera potentiellt felaktiga användardata. Våra algoritmer underlättar snabb täckning samtidigt som positioneringsnoggrannheten bibehålls jämförbar med den som kan uppnås med undersökningsdrivna inomhusinstallationer.
OLIL REF strukturerar ett organiskt indoor localization system genom att använda Voronoi regioner för att förmedla osäkerhet och använda en klustering metod för att identifiera potentiellt felaktiga användardata.
Growing an organic indoor location system
{'venue': "MobiSys '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}