Adaptive Path Loss Model for BLE Indoor Positioning System
Notice bibliographique
Résumé
Indoor positioning systems (IPSs) allow the location and tracking of mobile devices in indoor environments where the global positioning system (GPS) does not provide satisfactory results. In model-based IPSs, it is common to use signal propagation models to estimate distances between anchor nodes and mobile devices using the received signal strength indicator (RSSI). However, using fixed parameters in the path loss model to characterize the signal in large-scale scenarios results in the degradation of the positioning accuracy. In this article, we propose the adaptive model (ADAM) positioning system, a model-based IPS that chooses the best anchor nodes to benefit the positioning computation and uses different parameters for the log-distance model to represent the signal in different regions and conditions of the scenario. Then, we estimate a single, more precise position using a data fusion technique. Our proposal does not require training nor prior knowledge of the best parameters for each region. We evaluated the performance of our proposed system in a real-world, large-scale environment using Bluetooth-based mobile devices. Our results clearly show that ADAM can locate mobile devices with an average error of 2.93 m in relation to the real position, which is 23% better than literature-based models using fixed parameters for the entire environment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».