Sammanfattning av denna webbsida: Indoor Positioning Systems (IPS) för räddningspersonal är ett utmanande område som lockar forskare över hela världen. Jämfört med traditionella lösningar för inomhuspositionering sticker IPS ut för räddningspersonal eftersom de måste arbeta i hårda och ostrukturerade miljöer. Från de olika tekniker som finns tillgängliga för lokaliseringsprocessen, ultra-bredband (UWB) är en lovande teknik för sådana system på grund av dess robusta signalering i hårda miljöer, genom väggutbredning och hög upplösning spänner. Under räddningsuppdragen är dock UWB-signalernas tillgänglighet i allmänhet låg (noderna måste sättas in när räddningsinsatserna går in i en byggnad) och kan påverkas av förhållandena utanför synfältet (NLOS). I detta dokument bedöms prestandan hos fyra typiska avståndsbaserade positioneringsalgoritmer (Analytiska, Least Squares, Taylor Series och Extended Kalman Filter methods) med endast tre intervallmätningar baserat på en COTS UWB-transceiver. Dessa algoritmer jämförs baserat på noggrannhet, precision och rotmedel kvadratfel (RMSE). Algoritmerna utvärderades under två miljöer med olika spridningsförhållanden (ett atrium och ett labb), för statiska och mobila enheter och under människokroppens inflytande. En NLOS-identifierings- och felreduceringsalgoritm användes också för att förbättra de varierande mätningarna. Resultaten visar att Extended Kalman Filter överträffar de andra algoritmerna i nästan varje scenario, men påverkas av den låga mäthastigheten i UWB-systemet.
Till exempel, i REF, författarna utvecklat en mänsklig kropp skuggning identifiering och felreducerande teknik för nödsituationer responders.
Performance Analysis of ToA-Based Positioning Algorithms for Static and Dynamic Targets with Low Ranging Measurements
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}