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首页> 外文会议>PAN-PACIFIC CONFERENCE XXVI（“战略创新、协作融合”泛太平洋管理学会第26届年会） >The Kalman Filter Method for Indoor Moving Object Database Update
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The Kalman Filter Method for Indoor Moving Object Database Update

机译：室内运动物体数据库更新的卡尔曼滤波方法

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This paper proposes a strategy for updating a MODB (Moving Object Database).The strategy estimates the state of the mobile terminal by applying the Kalman filter on a series of measured positions.A state of a mobile terminal includes the position and the velocity of the terminal.Using the velocity,our strategy extrapolates the position of the terminal.If the difference between the extrapolated position and the measured position is less than the threshold then our strategy skips updating the MODB.In order to verify the efficiency of our strategy,we performed experiments of applying our strategy on the series of measured positions obtained by applying the decision-tree-based indoor positioning method while we are actually walking through the test bed.An analysis of the experimental results is also discussed.
机译：本文提出了一种更新MODB（移动对象数据库）的策略，该策略通过在一系列测量位置上应用卡尔曼滤波器来估计移动终端的状态。移动终端的状态包括移动终端的位置和速度使用速度，我们的策略会外推终端的位置。如果外推位置和测量位置之间的差异小于阈值，则我们的策略将跳过更新MODB。为了验证我们策略的效率，我们进行了将我们的策略应用于在实际经过测试台的过程中采用基于决策树的室内定位方法获得的一系列测量位置的实验，并对实验结果进行了分析。

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