Sammanfattning av denna webbsida: Trådlös lokalanpassning inomhus med Bluetooth Low Energy (BLE) har fått stor uppmärksamhet efter lanseringen av BLE-protokollet. I detta dokument föreslår vi en algoritm som använder kombinationen av kanalseparat polynom regressionsmodell (PRM), kanalseparat fingeravtryck (FP), avvikande detektion och utökad Kalmanfiltrering (EKF) för smartphone-baserad inomhuslokalisering med BLE-fyrar. Den föreslagna algoritmen använder FP och PRM för att uppskatta målets läge och avstånden mellan mål- respektive BLE-fyrarna. Vi jämför prestandan för distansuppskattning som använder separat PRM för tre annonskanaler (dvs. den separata strategin) med som använder en aggregerad PRM som genereras genom kombinationen av information från alla kanaler (dvs. den aggregerade strategin). Resultaten av FP-baserade skattningar av lokaliseringar för den separata strategin och den aggregerade strategin jämförs också. Det konstaterades att den separata strategin kan ge högre noggrannhet; därför är det att föredra att anta PRM och FP för varje BLE reklamkanal separat. För att förbättra algoritmens robusthet är dessutom en mekanism för att upptäcka avvikelser på två nivåer utformad. Uppskattningar av avstånd och belägenhet som erhållits från PRM och FP skickas till den första avvikelsedetekteringen för att generera förbättrade avståndsuppskattningar för EKF. Efter EKF-processen utförs den andra detekteringsalgoritmen utifrån statistisk testning för att avlägsna avvikelserna. Den föreslagna algoritmen utvärderades genom olika fältexperiment. Resultaten visar att den föreslagna algoritmen uppnådde noggrannheten av <2.56 m vid 90% av tiden med tät utbyggnad av BLE-fyrar (1 beacon per 9 m), som utför 35.82% bättre än <3.99 m från förökningsmodellen (PM) + EKF algoritm och 15.77% mer exakt än <3.04 m från FP + EKF algoritm. Med sparsam utplacering (1 beacon per 18 m), uppnår den föreslagna algoritmen noggrannheten på <3.88 m vid 90% av tiden, som utför 49.58% mer exakt än <8.00 m från PM + EKF algoritm och 21.41% bättre än <4.94 m från FP + EKF algoritm. Därför är den föreslagna algoritmen särskilt användbar för att förbättra lokaliseringsnoggrannheten i miljöer med gles beacon distribution.
Zhuang m.fl. REF använde en algoritm som kombinerar en polynomisk regressionsmodell, fingeravtryck med BLE-kanalseparation, avvikelsedetektering och Kalmanfiltrering; den Euclidean distansbaserade WKN-algoritmen användes.
Smartphone-Based Indoor Localization with Bluetooth Low Energy Beacons
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}