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首页> 外文期刊>International Journal of Big Data Intelligence >A big data-based RF localisation method for unmanned search and rescue
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A big data-based RF localisation method for unmanned search and rescue

机译：一种基于大数据的射频定位无人搜救方法

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>Autonomous mobile robots require efficient big-data methods to process a large amount of real-time sensory data to perform a task. We investigate a novel RF sensing-based method for target localisation where a large set of sensor data are mined to produce meaningful location information of a target device. The estimated location of the target is further used by the navigation algorithm to execute a movement plan. Using the networked RF beacon data, the proposed big data approach alleviates the problem of noisy RF measurements in location estimation. A particle filter algorithm is used to track the location of target node. The algorithm demonstrates a beyond-the-grid accuracy even only a coarse RF map is used.
机译：>自主移动机器人需要高效的大数据方法来处理大量实时传感数据以执行任务。我们研究了一种新颖的基于RF传感的目标定位方法，该方法中挖掘了大量传感器数据以产生目标设备的有意义的位置信息。导航算法还使用目标的估计位置来执行移动计划。利用联网的RF信标数据，所提出的大数据方法减轻了位置估计中RF测量噪声大的问题。粒子滤波算法用于跟踪目标节点的位置。即使仅使用粗略的RF映射，该算法也显示出超出网格的准确性。

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