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Enregistrement W2792091676 · doi:10.1155/2018/5989678

An Improved Particle Filter Algorithm for Geomagnetic Indoor Positioning

2018· article· en· W2792091676 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Sensors · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIndoor and Outdoor Localization Technologies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of China
Mots-clésParticle filterEarth's magnetic fieldAlgorithmPrecise Point PositioningResamplingFilter (signal processing)Computer scienceMatching (statistics)Divergence (linguistics)Blossom algorithmComputer visionMathematicsGlobal Positioning SystemMagnetic fieldPhysicsStatisticsGNSS applications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geomagnetic indoor positioning is an attractive indoor positioning technology due to its infrastructure-free feature. In the matching algorithm for geomagnetic indoor localization, the particle filter has been the most widely used. The algorithm however often suffers filtering divergence when there is continuous variation of the indoor magnetic distribution. The resampling step in the process of implementation would make the situation even worse, which directly lead to the loss of indoor positioning solution. Aiming at this problem, we have proposed an improved particle filter algorithm based on initial positioning error constraint, inspired by the Hausdorff distance measurement point set matching theory. Since the operating range of the particle filter cannot exceed the magnitude of the initial positioning error, it avoids the adverse effect of sampling particles with the same magnetic intensity but away from the target during the iteration process on the positioning system. The effectiveness and reliability of the improved algorithm are verified by experiments.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil0,289

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,225 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle