Пређи на садржај

Унутрашњи систем позиционирања

С Википедије, слободне енциклопедије

Систем унутрашњег позиционирања (енг. ИПС) систем је за лоцирање објеката или људи унутар зграде користећи радио таласе, магнетна поља, звучне сигнале или друге сензорне информације прикупљене помоћу мобилних уређаја.[1] На тржишту постоји неколико комерцијалних система, али не постоји стандард за ИПС систем.

ИПС-ови користе различите технологије, укључујући мерење удаљености на оближњим учвршћеним чворовима (чворови са познатим позицијама, нпр. WиФи приступне тачке), магнетно позиционирање, мртво рачунање. Они активно лоцирају мобилне уређаје и ознаке или пружају амбијенталну локацију или околишни контекст за уређаје који се осете.[2]

Локализована природа ИПС-а резултирала је фрагментацијом дизајна, са системима који користе различите оптичке,[3] радио,[4][5][6][7][8] или чак акустичне[9] технологије.

Откривање оријентације уређаја (често се назива правац компаса да би се то јасно разликовало од вертикалне оријентације паметног телефона) може се постићи или детектовањем оријентира унутар слика снимљених у реалном времену, или помоћу трилатерације помоћу светионика.[10] Постоје и технологије за откривање магнометријских информација унутар зграда или локација са челичним конструкцијама или рудницима гвожђа..[11]

Применљивост и прецизност

[уреди | уреди извор]

Захваљујући слабљењу сигнала узрокованог грађевинским материјалом, Глобални позициони систем (енг. ГПС) губи значајну снагу у затвореном простору, што утиче на потребну покривеност за пријемнике од најмање четири сателита. Поред тога, вишеструка рефлексија на површинама узрокује повећање вишеструких путева за неисправне грешке. Ови исти ефекти деградирају сва позната решења за унутрашње лоцирање која користи електромагнетске таласе од унутрашњих предајника до унутрашњих пријемника. За решавање ових проблема примењују се пакети физичких и математичких метода. Корекција грешака у позиционирању радиофреквенције омогуцена је помоћу алтернативних извора навигационих информација, као што су инерцијална мерна јединица (енг.ИМУ), монокуларна камера Симултана локализација и мапирање (енг.СЛАМ) и WиФи СЛАМ. Интеграција података из различитих навигационих система са различитим физичким принципима може повећати тачност и робустност целокупног решења.[12]

Однос према ГПС-у

[уреди | уреди извор]

Глобални навигациони сателитски системи (ГПС или ГНСС) углавном нису погодни за проналажење затворених локација, будући да ће микроталаси бити разређени и распршени о кровове, зидове и друге предмете. Међутим, како би омогућили позиционим сигналима да буду свеприсутни, интеграција између ГПС-а и унутрашњег позиционирања се може направити.[13][14][15][16][17][18][19][20][21]


Тренутно ГНСС пријемници постају све осетљивији због повећане моћи микрочипова приликом процесирања. ГНСС пријемници високе осетљивости могу да примају сателитске сигнале у већини затворених окружења, а покушаји да се утврди 3Д положај у затвореним просторијама су успешни.[22] Поред повећања осетљивости пријемника, користи се техника А-ГПС, где се годишњи календари и друге информације преносе путем мобилног телефона. Међутим, одговарајућа покривеност потребних четири сателита за лоцирање пријемника није постигнута са свим тренутним пројектима (2008-11) за унутрашње пословање. Осим тога, просечан прорачун грешке за ГНСС системе је обично много већи од објекта, у коме се врши лоцирање.

Лоцирање и позиционирање

[уреди | уреди извор]

Док су најсвежији ИПС у могућности да открију локацију објекта, они су тако груби да се не могу користити за детекцију оријентације или смера објекта.[23]

Лоцирање и праћење

[уреди | уреди извор]

Један од начина за успјешну задовољавајућу оперативност је "праћење". Да ли је низ локација одређен са трајекторије од прве до најекономичне локације. Статистичке методе потом служе за померање локација одређених у стази која подсећа на физичке могућности објекта за кретање. Ово померање мора се применити, када се циљ креће, а такође и за резидентни циљ, да надокнађује непредвиђене мере. У супротном, локација јединственог становништва или чак праћена трајекторија би се састојала од путујуће секвенце скокова.

Идентификација и сегрегација

[уреди | уреди извор]

У већини примена популација је већа од само једног члана. Стога ИПС мора да служи одговарајућом специфичном идентификацијом за сваку посматрану мету и мора бити способна да одвоји и групише циљеве појединачно унутар групе. ИПС мора бити у стању да идентификује ентитете који се прате, упркос "не занимљивим" суседима. Зависно од дизајна, сензорска мрежа мора знати од којих ознака је примила информације, или уређај за лоцирање мора бити у могућности да директно идентификује циљеве

Технологије које не користе таласе

[уреди | уреди извор]

Технологије које не користе таласе се могу користити за позиционирање без коришћења постојеће бежичне инфраструктуре. То може пружити повећану тачност на рачун скупе опреме и инсталација.

Магнетно позиционирање

[уреди | уреди извор]

Магнетно позиционирање може понудити пешацима са паметним телефонима, тачност у затвореним објектима од 1-2 метра са 90% нивоом поузданости, без коришћења додатне бежичне инфраструктуре за позиционирање. Магнетно позиционирање засновано је на гвожђу унутар зграда које стварају локалне варијације у магнетном пољу Земље. Неоптимизовани чипови компаса у паметним телефонима могу осетити и снимити ове магнетне варијације за мапирање затворених локација.[24]


Инерцијална мерења

[уреди | уреди извор]

Мртво рачунање пешака и други приступи за позиционирање пешака предлажу инерцијалну мерну јединицу која се преноси од стране пешака или мерењем корака индиректно (бројање корака),[25] понекад се односе на мапе или друге додатне сензоре ради ограничења инхерентног сензора који се сусреће са инерцијалном навигацијом. Међутим, како би био у стању да изгради саму мапу,[26] користиће се СЛАМ алгоритам[27][28][29].

Инерцијалне мере обично покривају диференцијале кретања, па се локација одређује интеграљењем и стога захтева константу интеграције да дају резултате.[30][31] Тренутна процена положаја може се наћи као максимална расподела вероватноће 2-д, која се поново процењује на сваком кораку узимајући у обзир модел буке свих укључених сензора и ограничења која се постављају зидовима и намештајем.[32]

Позиционирање засновано на визуелним маркерима

[уреди | уреди извор]

Визуелни систем позиционирања може одредити локацију мобилног уређаја са камером, декодирањем координата локације од визуелних маркера. У таквом систему, маркери се постављају на одређеним локацијама у читавом простору, сваки маркер који кодира координате тог географског подручја: ширину, дужину и висину од пода. Мерење визуелног угла од уређаја до маркера омогућава уређају да процени своје координате локације у односу на маркер. Координате укључују ширину, дужину, висину од пода.[33]

Локација на основу познатих визуелних карактеристика

[уреди | уреди извор]

Колекција узастопних снимака са камере мобилног уређаја, може направити базу података која је погодна за процену локације у месту. Када се креира база података, мобилни уређај који се креће кроз простор може снимити снимке који се могу интерполисати у базу локације, дајући координате локације. Ове координате могу се користити заједно са другим техникама локације за већу тачност. Имајте на уму да ово може бити посебан случај фузије сензора када камера репродукује улогу још једног сензора.

Бежичне технологије

[уреди | уреди извор]

Свака бежична технологија може се користити за лоцирање. Многи различити системи користе постојећу бежичну инфраструктуру за унутрашње позиционирање. Постоје три главне опције топологије система за конфигурацију хардвера и софтвера, мрежне, терминалске и помоћу терминала. Прецизност позиционирања може се повећати на рачун опреме и инсталација бежичне инфраструктуре.

Wи-Фи систем за позиционирање (WПС)

[уреди | уреди извор]

Wи-Фи систем позиционирања (WПС) се користи тамо где је ГПС неадекватан. Техника локализације која се користи за позиционирање са бежичним приступним тачкама се заснива на мерењу интензитета примљеног сигнала (примљена јачина сигнала на енглеском РСС) и метода "отисака прстију".[34][35][36][37] Типични параметри који су корисни за геолокацију WиФи приступне тачке или бежичне приступне тачке укључују ССИД и МАЦ адресу приступне тачке. Тачност зависи од броја позиција које су унесене у базу података. Могуће промене сигнала које се могу појавити могу повећати грешке и непрецизности на путу корисника. Било[38] где је бесплатан и отворени извор Wи-Фи система за позиционирање који омогућава било коме да брзо мапира затворене просторе и који је освојио неколико награда због своје прецизности локације.[39][40]



Блуетоотх

[уреди | уреди извор]

Према Блуетоотх Специал Интерест Гроуп,[41] Блуетоотх се бави близином, а не тачном локацијом. Блуетоотх није имао намеру да понуди везану локацију попут ГПС-а, али је познат као гео-фенце или решење за мицро-фенце, што га чини унутрашњим решењем за близину, а не унутрашњим решењем за позиционирање.[42] Мицромаппинг и мапирање у затвореном су повезани са Блуетоотх-ом[43] и Блуетоотх-ом који је базиран на иБеацон-у који је промовисао Аппле Инц. Велики систем за позиционирање у затвореном простору заснован на иБеацонс-у је имплементиран и примењен у пракси.[44][45]

Концепти пригушене тачке

[уреди | уреди извор]

Једноставан концепт индексирања локације и пријављивања присутности за означене објекте користи само познату сензорску идентификацију[7]. То је обично случај са пасивним радио-фреквенцијским идентификационим (РФИД) системима који не пријављују јачине сигнала и различите удаљености од појединачних ознака или већег броја ознака и не обнављају се пре познатих координата сензора или тренутне локације свих ознака. Оперативност таквих приступа захтева неку уску пролазност како би спречила пролазак ван домета. Једноставан концепт индексирања локације и пријављивања присутности за означене објекте користи само познату сензорску идентификацију. То је обично случај са пасивним радио-фреквенцијским идентификационим (РФИД) системима који не пријављују јачине сигнала и различите удаљености од појединачних ознака или већег броја ознака и не обнављају се пре познатих координата сензора или тренутне локације свих ознака. Оперативност таквих приступа захтева неку уску пролазност како би спречила пролазак ван домета.

Концепти мреже

[уреди | уреди извор]

Уместо мјерења на великом опсегу, може се уредити густа мрежа пријемника ниског домета, нпр. у мрежни образац за економију, у целом посматраном простору. Због ниског опсега, означени ентитет ће идентификовати само неколико блиских, умрежених пријемника. Идентификована ознака мора бити у домету идентификатора читача, што омогућава грубу апроксимацију локације ознаке. Напредни системи комбинују визуелну покривеност мрежом камере са покривањем бежичне мреже за грубу локацију.

Концепти сензора великог домета

[уреди | уреди извор]

Већина система користи непрекидно физичко мерење (као што су угао и растојање или само растојање) заједно са идентификационим подацима у једном комбинованом сигналу. Досег ових сензора углавном покрива читав спрат, или пролаз или само једну собу. Решења кратког досега примењују се са више сензора и преклапајућим досегом.

Угао доласка

[уреди | уреди извор]

Угао доласка (енг. АоА) је угао из којег сигнал долази на пријемнику. АоА се обично одређује мерењем временске разлике доласка (ТДОА) између више антена у низу сензора. У другим пријемницима, то је одређено низом високо-усмерених сензора - угао се може одредити помоћу којег сензора је добио сигнал. АоА се обично користи са триангулацијом и познатом базном линијом како би се пронашла локација у односу на два учвршћена предајника.

Време доласка

[уреди | уреди извор]

Вријеме доласка (енг. ТоА, такође и време летења) је количина времена за коју се сигнал преноси од предајника до пријемника. Пошто је брзина преноса сигнала константна и позната (игноришући разлике у медијима), време путовања сигнала може се користити за директно израчунавање растојања. Вишеструка мерења могу се комбиновати са трилатерацијом и мултилатерацијом како би се пронашла локација. Ово је техника коју користи ГПС. Системи који користе ТоА обично захтевају компликовани механизам синхронизације како би се одржао поуздан извор времена за сензоре (иако се то може избјећи у пажљиво дизајнираним системима помоћу репетитора за успостављање склопке[8]). Тачност метода заснованих на ТОА често трпи због масивних вишеструких услова у унутрашњој локализацији, што је узроковано рефлексијом и преламањем РФ сигнала од објеката (нпр. Унутрашњег зида, врата или намјештаја) у окружењу. Међутим, могуће је смањити ефекат вишеструкости применом техника заснованих на временском или просторном распореду.[46] [47]

Индикација јачине примљеног сигнала

[уреди | уреди извор]

Индикација јачине примљеног сигнала (енг. РССИ) је мерење нивоа снаге које је примио сензор. Због тога што се радио таласи преносе у складу са законом о инверзном квадрату, растојање се може апроксимирати на основу односа између пренетих и примљених јачина сигнала (јачина преноса је константа заснована на опреми која се користи) све док друге грешке не доприносе неисправном резултату. Унутрашњост зграда није слободан простор, тако да је прецизност значајно погођена рефлексијом и апсорпцијом зидова. Нестационарни објекти као што су врата, намештај и људи могу представљати још већи проблем, јер могу утицати на снагу сигнала на динамичан, непредвидив начин. Многи системи користе побољшану Ви-Фи инфраструктуру како би пружили информације о локацији.[4][5][6] Ниједан од ових система не служи за правилан рад са било каквом инфраструктуром као што је. Нажалост, мерења снаге Ви-Фи сигнала су изузетно бучна, тако да се тренутно истраживање усредсређује на прављење тачнијих система коришћењем статистике како би се филтрирали непрецизни улазни подаци. Ви-Фи системи за позиционирање понекад се користе на отвореном као додатак ГПС-у на мобилним уређајима, где само неколико неправилних рефлексија узнемирава резултате.

Остало

[уреди | уреди извор]

Радио фреqуенцy идентифицатион[7] (РФИД): пасивне ознаке су врло исплативе, али не подржавају никакве метрике Ултраwиде банд[8] (УWБ): смањено мешање са другим уређајима Инфраред (ИР): раније укључен у већину мобилних уређаја Ген2ИР (друга генерација инфрареда) Висибле лигхт цоммуницатион[3][48] (ВЛЦ): могу користити постојеће системе осветљења Ултрасоунд:[9] таласи се крећу веома споро, што резултира много већом тачношћу

Математика

[уреди | уреди извор]

Када се подаци сензора прикупе, ИПС покушава да одреди локацију одакле је примљени пренос највероватније прикупљен. Подаци из једног сензора су генерално двосмислени и морају бити решени серијом статистичких процедура за комбиновање неколико сензорских улазних струја.

Емпиријска метода

[уреди | уреди извор]

Један од начина за одређивање положаја јесте да се подаци са непознате локације подударају са великим бројем познатих локација користећи алгоритам попут к-најближег суседа. Ова техника захтева изузетно истраживање на лицу места и биће нетачна са било каквим значајним промјенама у окружењу (због покретних особа или покретних објеката).

Математичко моделирање

[уреди | уреди извор]

Локација ће се израчунати математички апроксимацијом преноса сигнала и проналажења углова и / или удаљености. Инверзна тригонометрија ће се онда користити за одређивање локације:

Напредни системи комбинују тачније физичке моделе са статистичким процедурама:

Референце

[уреди | уреди извор]
  1. ^ Цурран, Кевин; Фуреy, Еогхан; Луннеy, Том; Сантос, Јосе; Wоодс, Дерек; МцЦаугхеy, Аиден (2011). „Ан Евалуатион оф Индоор Лоцатион Детерминатион Тецхнологиес”. Јоурнал оф Лоцатион Басед Сервицес. 5 (2): 61—78. С2ЦИД 6154778. дои:10.1080/17489725.2011.562927. 
  2. ^ Фуреy, Еогхан; Цурран, Кевин; МцКевитт, Паул (2012). „ХАБИТС: А Баyесиан Филтер Аппроацх то Индоор Трацкинг анд Лоцатион” (ПДФ). Интернатионал Јоурнал оф Био-Инспиред Цомпутатион. 4 (2): 79. дои:10.1504/ИЈБИЦ.2012.047178. 
  3. ^ а б Лиу X, Макино Х, Масе К. 2010. Импровед индоор лоцатион естиматион усинг флуоресцент лигхт цоммуницатион сyстем wитх а нине-цханнел рецеивер. ИЕИЦЕ Трансацтионс он Цоммуницатионс Е93-Б(11):2936-44.
  4. ^ а б Цханг, Н; Расхидзадех, Р; Ахмади, M (2010). „Робуст индоор поситионинг усинг дифферентиал Wи-Фи аццесс поинтс”. ИЕЕЕ Трансацтионс он Цонсумер Елецтроницс. 56 (3): 1860—7. С2ЦИД 37179475. дои:10.1109/тце.2010.5606338. 
  5. ^ а б в Цхиоу, Y; Wанг, C; Yех, С (2010). „Ан адаптиве лоцатион естиматор усинг трацкинг алгоритхмс фор индоор WЛАНс”. Wирелесс Нетwоркс. 16 (7): 1987—2012. С2ЦИД 41494773. дои:10.1007/с11276-010-0240-8. 
  6. ^ а б Лим, Х; Кунг, L; Хоу, ЈЦ; Хаиyун, Луо (2010). „Зеро-цонфигуратион индоор лоцализатион овер ИЕЕЕ 802.11 wирелесс инфраструцтуре”. Wирелесс Нетwоркс. 16 (2): 405—20. С2ЦИД 17678327. дои:10.1007/с11276-008-0140-3. 
  7. ^ а б в Реза, АW; Геок, ТК (2009). „Инвестигатион оф индоор лоцатион сенсинг виа РФИД реадер нетwорк утилизинг грид цоверинг алгоритхм”. Wирелесс Персонал Цоммуницатионс. 49 (1): 67—80. С2ЦИД 5562161. дои:10.1007/с11277-008-9556-4. 
  8. ^ а б в Зхоу, Y; Лаw, CL; Гуан, YЛ; Цхин, Ф (2011). „Индоор еллиптицал лоцализатион басед он асyнцхроноус УWБ ранге меасуремент”. ИЕЕЕ Трансацтионс он Инструментатион анд Меасуремент. 60 (1): 248—57. Бибцоде:2011ИТИМ...60..248З. С2ЦИД 12880695. дои:10.1109/тим.2010.2049185. 
  9. ^ а б Сцхwеинзер, Х; Каниак, Г (2010). „Ултрасониц девице лоцализатион анд итс потентиал фор wирелесс сенсор нетwорк сецуритy”. Цонтрол Енгинееринг Працтице. 18 (8): 852—62. дои:10.1016/ј.цоненгпрац.2008.12.007. 
  10. ^ Поситионинг анд ориентатион усинг имаге процессинг а 2007 ресеарцх фром тхе Университy оф Wасхингтон. Северал симилар аппроацхес хаве беен девелопед анд тхере аре цуррентлy (2017) смартпхоне апплицатионс имплементинг тхис тецхнологy.
  11. ^ Стартуп усес а смартпхоне то трацк пеопле индоорс, - Абоут Индоор Атласс (МИТ Тецхнологy Ревиеw wебсите)
  12. ^ Владимир Маxимов анд Олег Табаровскy, ЛЛЦ РТЛС, Мосцоw, Руссиа (2013). Сурвеy оф Аццурацy Импровемент Аппроацхес фор Тигхтлy Цоуплед ТоА/ИМУ Персонал Индоор Навигатион Сyстем. Процеедингс оф Интернатионал Цонференце он Индоор Поситионинг анд Индоор Навигатион, Оцтобер 2013, Монтбелиард, Франце.Сее публицатион хере Архивирано на сајту Wayback Machine (5. децембар 2014)
  13. ^ Wan; Yaakob Wan Bejuri, Mohd; Murtadha Mohamad, Mohd; Sapri, Maimunah (2011). „Ubiquitous Positioning: A Taxonomy for Location Determination on Mobile Navigation System” (PDF). Signal & Image Processing: An International Journal. 2 (1): 24—34. S2CID 6332519. doi:10.5121/sipij.2011.2103. Архивирано из оригинала (PDF) 22. 3. 2011. г. Приступљено 20. 1. 2018. 
  14. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad and Raja Zahilah (2015). Offline Beacon Selection-Based RSSI Fingerprinting for Location-Aware Shopping Assistance: A Preliminary Result. New Trends in Intelligent Information and Database Systems, pp. 303–312, See publication here
  15. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad and Raja Zahilah (2015). Emergency Rescue Localization (ERL) using GPS, Wireless LAN and Camera" International Journal of Software Engineering and Its Applications. 9 (9): 217—232,.  Недостаје или је празан параметар |title= (помоћ) http://www.sersc.org/journals/IJSEIA/vol9_no9_2015/19.pdf Архивирано на сајту Wayback Machine (2. јун 2018)
  16. ^ Bejuri, Wan Mohd Yaakob Wan; Mohamad, Mohd Murtadha (2014). „Performance Analysis of Grey-World-based Feature Detection and Matching for Mobile Positioning Systems”. Sensing and Imaging. 15 (1): 95. Bibcode:2014SenIm..15...95B. S2CID 255061637. doi:10.1007/s11220-014-0095-7.  Пронађени су сувишни параметри: |author= и |last1= (помоћ); Пронађени су сувишни параметри: |pages= и |page= (помоћ).
  17. ^ Wan Mohd, Yaakob Wan Bejuri; Murtadha Mohamad, Mohd (2014). „Wireless LAN/FM Radio-based Robust Mobile Indoor Positioning: An Initial Outcome” (PDF). International Journal of Software Engineering and Its Applications. 8 (2): 313—324. Архивирано из оригинала (PDF) 27. 04. 2015. г. Приступљено 20. 01. 2018. 
  18. ^ Wan; Yaakob Wan Bejuri, Mohd; Murtadha Mohamad, Mohd; Sapri, Maimunah; Shafry Mohd Rahim, Mohd; Ahsenali Chaudry, Junaid (2014). „Performance Evaluation of Spatial Correlation-based Feature Detection and Matching for Automated Wheelchair Navigation System”. International Journal of Intelligent Transportation Systems Research. 12 (1): 9—19. S2CID 256068312. doi:10.1007/s13177-013-0064-x. 
  19. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Wan Mohd Nasri Wan Muhamad Saidin, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri and Kah Seng Lim (2013). Ubiquitous Positioning: Integrated GPS/Wireless LAN Positioning for Wheelchair Navigation System. Intelligent Information and Database Systems, Vol. 7802. pp. 394–403. „See publication here”. doi:10.1007/978-3-642-36546-1_41#page-1. 
  20. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri and Mohd Adly Rosly (2012). Ubiquitous WLAN/Camera Positioning using Inverse Intensity Chromaticity Space-based Feature Detection and Matching: A Preliminary Result. International Conference on Man-Machine Systems 2012. „See publication here”. ICOMMS 2012. arXiv:abs/1204.2294 Слободан приступ Проверите вредност параметра |arxiv= (помоћ).  Проверите вредност парамет(а)ра за датум: |date= (помоћ)
  21. ^ Z. Horvath, H. Horvath (2014): The Measurement Preciseness of the GPS Built in Smartphones and Tablets, International Journal on Electronics and Communication Technology, issue 1, pp. 17–19, [1]
  22. ^ „GNSS Indoors — Fighting The Fading, Part 1 - Inside GNSS”. www.insidegnss.com. Архивирано из оригинала 10. 1. 2018. г. Приступљено 20. 1. 2018. 
  23. ^ Furey, Eoghan; Curran, Kevin; McKevitt, Paul (2012). „Probabilistic Indoor Human Movement Modeling to Aid First Responders” (PDF). Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing Vol. 3 (5): 559—569. S2CID 255758294. doi:10.1007/s12652-012-0112-4. 
  24. ^ „Geospatial World August 2014” (PDF). 
  25. ^ Foxlin, Eric (1. 11. 2005). „Pedestrian Tracking with Shoe-Mounted Inertial Sensors”. IEEE Computer Graphics and Applications. 25 (6): 38—46. PMID 16315476. S2CID 19038276. doi:10.1109/MCG.2005.140. Архивирано из оригинала 10. 10. 2012. г. Приступљено 20. 1. 2018 — преко www.computer.org. 
  26. ^ Simultaneous localization and mapping
  27. ^ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). A Proposal of Emergency Rescue Location (ERL) using Optimization of Inertial Measurement Unit (IMU) based Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM). International Journal of Smart Home. Vol 9: No.12, pp: 9-22.http://www.sersc.org/journals/IJSH/vol9_no12_2015/2.pdf
  28. ^ Wан Мохд Yаакоб Wан Бејури, Мохд Муртадха Мохамад, Раја Захилах (2015). Оптимисатион оф Емергенцy Ресцуе Лоцатион (ЕРЛ) усинг КЛД Ресамплинг: Ан Инитиал Пропосал. Интернатионал Јоурнал оф у- анд е- Сервице, Сциенце анд Тецхнологy. Вол 9: Но.2, пп: 249-262. http://www.sersc.org/journals/IJUNESST/vol9_no2/25.pdf Архивирано на сајту Wayback Machine (3. јун 2018)
  29. ^ Wан Мохд Yаакоб Wан Бејури, Мохд Муртадха Мохамад, Раја Захилах (2015). Оптимизатион оф Рао-Блацкwеллизед Партицле Филтер ин Ацтивитy Педестриан Симултанеоуслy Лоцализатион анд Маппинг (СЛАМ): Ан Инитиал Пропосал. Интернатионал Јоурнал оф Сецуритy анд Итс Апплицатионс. Вол 9: Но.11, пп: 377-390. http://www.sersc.org/journals/IJSIA/vol9_no11_2015/35.pdf Архивирано на сајту Wayback Machine (2. јун 2018)
  30. ^ „Сенсор фусион анд мап аидинг фор индоор навигатион”. Архивирано из оригинала 28. 4. 2010. г. Приступљено 20. 1. 2018. 
  31. ^ „Педестриан лоцализатион фор индоор енвиронментс” (ПДФ). Архивирано из оригинала (ПДФ) 05. 07. 2017. г. Приступљено 20. 01. 2018. 
  32. ^ Царбони, Давиде; Манцхину, Андреа; Маротто, Валентина; Пирас, Андреа; Серра, Алберто (2015). „Инфраструцтуре-фрее индоор навигатион: а цасе студy”. Јоурнал оф Лоцатион Басед Сервицес. 9: 33—54. С2ЦИД 34080648. дои:10.1080/17489725.2015.1027751. 
  33. ^ Роберто Мицхел, (2016) Информатион Манагемент: Wеараблес цоме ин фор а рефит, Модерн Материалс Хандлинг, Ретриевед Дец 28, 2016. [2]
  34. ^ Виолеттас, Г. Е.; Тхеодороу, Т. L.; Георгиадис, C. К. (август 2009). „НетАргус: Ан СНМП Монитор & Wи-Фи Поситионинг, 3-тиер Апплицатион Суите”. 2009 Фифтх Интернатионал Цонференце он Wирелесс анд Мобиле Цоммуницатионс. стр. 346—351. ИСБН 978-1-4244-4679-7. С2ЦИД 23482772. дои:10.1109/ИЦWМЦ.2009.64. 
  35. ^ П. Бахл анд V. Н. Падманабхан, "РАДАР: ан ин-буилдинг РФ-басед усер лоцатион анд трацкинг сyстем," ин Процеедингс оф 19тх Аннуал Јоинт Цонференце оф тхе ИЕЕЕ Цомпутер анд Цоммуницатионс Социетиес (ИНФОЦОМ '00). 2  775–784, Тел Авив.Исраел, Марцх 2000.
  36. ^ Yоуссеф, Моустафа; Аграwала, Асхок (4. 1. 2007). „Тхе Хорус лоцатион детерминатион сyстем”. Wирелесс Нетwоркс (на језику: енглески). 14 (3): 357—374. ИССН 1022-0038. С2ЦИД 62768948. дои:10.1007/с11276-006-0725-7. 
  37. ^ Y. Цхен анд Х. Кобаyасхи, "Сигнал стренгтх басед индоор геолоцатион," ин Процеедингс оф тхе ИЕЕЕ Интернатионал Цонференце он Цоммуницатионс (ИЦЦ '02). 1  436–439, Неw Yорк, НY, УСА, Април–Маy 2002.
  38. ^ Анyплаце - А фрее анд опен Индоор Навигатион Сервице wитх суперб аццурацy. http://anyplace.cs.ucy.ac.cy/
  39. ^ Lymberopoulos, Dimitrios; Liu, Jie; Yang, Xue; Roy Choudhury, Romit; Handziski, Vlado; Sen, Souvik (2015). „A realistic evaluation and comparison of indoor location technologies: Experiences and lessons learned”. Proceedings of the 14th International Conference on Information Processing in Sensor Networks. стр. 178—189. ISBN 9781450334754. S2CID 1028754. doi:10.1145/2737095.2737726. 
  40. ^ Laoudias, C.; Constantinou, G.; Constantinides, M.; Nicolaou, S.; Zeinalipour-Yazti, D.; Panayiotou, C. G. (2012). „The Airplace Indoor Positioning Platform for Android Smartphones”. 2012 IEEE 13th International Conference on Mobile Data Management. 2012. стр. 312—315. ISBN 978-1-4673-1796-2. S2CID 14903792. doi:10.1109/MDM.2012.68.  (Best Demo Award)
  41. ^ „Everything You Always Wanted To Know about Beacons”. Bright Talk. Приступљено 12. 6. 2014. 
  42. ^ „Apple Is Launching A Vast Project To Map The Inside Of Every Large Building It Can”. Business Insider. Приступљено 12. 6. 2014. 
  43. ^ „Apple Inc. iBeacon with Micromapping can revolutionize retail”. ValueWalk. јануар 2014. Приступљено 12. 6. 2014. 
  44. ^ „Music City Center Unveil Wayfinding App”. Архивирано из оригинала 05. 12. 2014. г. Приступљено 28. 11. 2014. 
  45. ^ „Music City Center app guides visitors”. The Tennessean. Приступљено 28. 11. 2014. 
  46. ^ Pourhomayoun; Jin; Fowler (2012). „Spatial Sparsity Based Indoor Localization in Wireless Sensor Network for Assistive Healthcare Systems” (PDF). Embc2012. Архивирано из оригинала (PDF) 10. 11. 2013. г. Приступљено 15. 02. 2018. 
  47. ^ C.R. Comsa, et al.,“Source Localization Using Time Difference Of Arrival Within A Sparse Representation Framework”, ICASSP, 2011.
  48. ^ Lee, Yong Up; Kavehrad, Mohsen;, "Long-range indoor hybrid localization system design with visible light communications and wireless network," Photonics Society Summer Topical Meeting Series, 2012 IEEE, vol., no., pp. 82-83, 9–11 July 2012 See publication here

Spoljašnje veze

[уреди | уреди извор]
Преузето из „https://sr.wikipedia.org/w/index.php?title=Unutrašnji_sistem_pozicioniranja&oldid=28439962”