論文の概要: Semi-Sequential Probabilistic Model For Indoor Localization Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02400v1
• Date: Wed, 8 Jan 2020 07:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 12:55:21.760557
• Title: Semi-Sequential Probabilistic Model For Indoor Localization Enhancement
• Title（参考訳）: 半系列確率モデルによる屋内局在化の促進
• Authors: Minh Tu Hoang, Brosnan Yuen, Xiaodai Dong, Tao Lu, Robert Westendorp, and Kishore Reddy
• Abstract要約: 本稿では,半逐次確率モデル(SSP)を提案する。 SSPは最大エラーを減らし、既存の確率的アプローチのパフォーマンスを25%から30%向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.139828473147459
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a semi-sequential probabilistic model (SSP) that applies an additional short term memory to enhance the performance of the probabilistic indoor localization. The conventional probabilistic methods normally treat the locations in the database indiscriminately. In contrast, SSP leverages the information of the previous position to determine the probable location since the user's speed in an indoor environment is bounded and locations near the previous one have higher probability than the other locations. Although the SSP utilizes the previous location information, it does not require the exact moving speed and direction of the user. On-site experiments using the received signal strength indicator (RSSI) and channel state information (CSI) fingerprints for localization demonstrate that SSP reduces the maximum error and boosts the performance of existing probabilistic approaches by 25% - 30%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,短期記憶を付加した半系列確率モデル(ssp)を提案する。 従来の確率的手法は通常、データベース内の位置を無差別に扱う。 対照的に、SSPは、屋内環境におけるユーザの速度が制限されており、前の位置に近い位置が他の位置よりも高い確率を持つため、以前の位置の情報を活用して、予測可能な位置を決定する。 SSPは、以前の位置情報を利用するが、ユーザの正確な移動速度と方向を必要としない。 受信信号強度インジケータ(RSSI)とチャネル状態情報(CSI)指紋を用いた現場実験により、SSPは最大誤差を低減し、既存の確率的アプローチの性能を25%から30%向上させることを示した。

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