Assessment of a GNSS/INS/Wi-Fi Tight-Integration Method Using Support Vector Machine and Extended Kalman Filter
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wi-Fi derived positions have been used in the past few years as a complementary source of positioning information for GNSS and Inertial Systems (INS). Ubiquitous positioning that transitions from indoors to outdoors and vice-versa is currently a hot topic of research. In this context, this study aims to analyze the potential of directional antennas sequentially tracking Wi-Fi signals on the 11 channels around the 2.4 GHz frequency in order to serve as an integrated signal for GNSS and INS positioning. Considering, as an example, a single point positioning (SPP) strategy coupled with an INS, the use of directional antennas can be beneficial in order to provide absolute directions of travel by the means of a Support Vector Machine (SVM) lane matching. In order to test the given hypothesis, real-world experiments were performed in areas with and without obstruction in an urban environment. Using a post-processed, smoothed in both forward and backward modes, and finally edited post-processed kinematic (RTK) solution as a reference, the solution integrating SPP GNSS, INS and Wi-Fi was assessed in terms of accuracy. Preliminary results show that such a combination of the directional antennas along with GNSS and INS and their respective SVM and EKF filters, can provide sub-meter accuracy at all times without the need of precise orbits or differential corrections, increasing solution availability, reliability and accuracy on a scalable and cost-effective way.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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