I detta dokument presenteras en utökad teknik för mätning av Kalmans filterbaserade hybridposition inomhus som bygger på integrering av fingeravtryck och trilateration. I detta papper, Euklidian avstånd formel används för första gången i stället för radioutbredning modell för att konvertera den mottagna signalen till avstånd uppskattningar. Denna teknik kombinerar egenskaperna hos fingeravtryck och trilateration tillvägagångssätt på ett enklare och robustare sätt. Den föreslagna hybridtekniken fungerar i två steg. I det första steget använder den en online-fas av fingeravtryck och beräknar närmaste grannar (NN) av målnoden, medan den i det andra steget använder trilaterationsmetod för att uppskatta koordinaten utan användning av radioutbredningsmodell. Avståndet mellan beräknade NN och detektivaccesspunkter (AP) beräknas med euklidisk avståndsformel. Avståndet mellan NN och AP ger alltså radier för trilateration. Därför är positionsuppskattningens noggrannhet jämfört med senareläggningsmetoden bättre. Kalman filter används för att ytterligare förbättra noggrannheten i den beräknade positionen. Simuleringar och experimentella resultat validerar den föreslagna hybridteknikens prestanda och förbättrar noggrannheten upp till 53,64 % respektive 25,58 % jämfört med senareläggnings- och fingeravtrycksmetoder.
Ett annat forskningsarbete presenterade ett inomhuspositioneringssystem som integrerade fingeravtryck och trilateration närmar sig REF.
Kalman Filter-Based Hybrid Indoor Position Estimation Technique in Bluetooth Networks
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Navigation and Observation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}