Impact of Model Uncertainty and Sensor Deployment Geometry on the Precision of BLE RSSI-Based Indoor Positioning
Notice bibliographique
Résumé
Indoor positioning systems based on Bluetooth technology have gained significant attention with the widespread adoption of Bluetooth Low Energy (BLE). The rapid growth of BLE-enabled devices—now exceeding eight billion worldwide—has enabled the development of cost-effective, location-aware applications. The precision of BLE indoor positioning systems depends on several factors, among which the quality of Received Signal Strength Indicator (RSSI) measurements and the spatial deployment of sensors are most critical. Existing research has largely focused on improving RSSI accuracy through techniques such as multi-channel measurements, outlier detection, Kalman filtering, and regression modeling. In this work, we examine two primary components that govern positioning precision: (i) the uncertainty in the RSSI–distance model parameters, including the path-loss exponent, reference power, and raw RSSI values; and (ii) the geometry of sensor deployment, which directly affects estimation precision through the geometric dilution of precision (GDoP). We demonstrate that optimizing sensor placement using Centroidal Voronoi Tessellation (CVT) reduces GDoP and substantially improves positioning precision. Comparative experiments across two deployment scenarios, one based on CVT, confirm that CVT-based sensor configurations yield significantly higher precision in BLE RSSI-based indoor positioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».