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Adaptive Indoor Positioning Model Based on WLAN-Fingerprinting for Dynamic and Multi-Floor Environments

机译：动态和多层环境中基于WLAN指纹的自适应室内定位模型

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摘要

The Global Positioning System demonstrates the significance of Location Based Services but it cannot be used indoors due to the lack of line of sight between satellites and receivers. Indoor Positioning Systems are needed to provide indoor Location Based Services. Wireless LAN fingerprints are one of the best choices for Indoor Positioning Systems because of their low cost, and high accuracy, however they have many drawbacks: creating radio maps is time consuming, the radio maps will become outdated with any environmental change, different mobile devices read the received signal strength (RSS) differently, and peoples’ presence in LOS between access points and mobile device affects the RSS. This research proposes a new Adaptive Indoor Positioning System model (called DIPS) based on: a dynamic radio map generator, RSS certainty technique and peoples’ presence effect integration for dynamic and multi-floor environments. Dynamic in our context refers to the effects of people and device heterogeneity. DIPS can achieve 98% and 92% positioning accuracy for floor and room positioning, and it achieves 1.2 m for point positioning error. RSS certainty enhanced the positioning accuracy for floor and room for different mobile devices by 11% and 9%. Then by considering the peoples’ presence effect, the error is reduced by 0.2 m. In comparison with other works, DIPS achieves better positioning without extra devices.
机译：全球定位系统展示了基于位置的服务的重要性，但由于卫星和接收器之间的视线不足，因此无法在室内使用。需要室内定位系统来提供基于室内定位的服务。无线局域网指纹由于成本低，精度高而成为室内定位系统的最佳选择之一，但是它们也有许多缺点：创建无线电地图非常耗时，任何环境变化，不同的移动设备都会使无线电地图过时读取接收信号强度（RSS）的方式有所不同，人们在接入点和移动设备之间的LOS中的存在会影响RSS。这项研究提出了一种新的自适应室内定位系统模型（DIPS），该模型基于：动态无线电地图生成器，RSS确定性技术以及人们在动态和多层环境中的存在感集成。在我们的上下文中，动态是指人员和设备异质性的影响。 DIPS可以实现地板和房间定位的98％和92％的定位精度，点定位误差达到1.2 m。 RSS的确定性将不同移动设备在地板和房间的定位精度提高了11％和9％。然后，通过考虑人们的在场效应，误差减少了0.2 m。与其他作品相比，DIPS无需其他设备即可实现更好的定位。

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