Data-Driven Modeling of Signal Strength Distributions for Localization in Cellular Radio Networks (Datengetriebene Modellierung von Feldstärkeverteilungen für die Ortung in zellulären Funknetzen)
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Marian Grigoraş
Abstract
In this article, we propose a novel approach to solving the localization problem in cellular networks, with a focus on indoor environments. The goal is to estimate a mobile user's position, based on measurements of signals received from different base stations. Our solution uses the Progressive Bayes estimation framework to model the distribution of signal measurements, as obtained in a series of calibration measurements. In the localization step, we compute the full probability density over the user position. We also show that user motion models can be easily integrated in our solution.
Abstract
In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz für die Lokalisierung in Innenräumen in zellulären Funknetzen vorgeschlagen. Das Ziel ist die Schätzung der Position eines Benutzers basierend auf den Feldstärkemessungen von verschiedenen Basisstationen. Unsere Lösung benutzt das Progressive-Bayes-Schätzverfahren, um die Wahrscheinlichkeitsdichte der Feldstärkemessungen bei gegebenen Kalibrierungsmessungen zu modellieren. Im Lokalisierungsschritt wird eine volle Wahrscheinlichkeitsdichte über die Benutzerpositionen berechnet. Des Weiteren zeigen wir, dass die Benutzerbewegungsmodelle leicht in unsere Lösung integrierbar sind.
© Oldenbourg Verlag
Artikel in diesem Heft
- Datenfusion in der Automatisierungstechnik
- Fusion von Sensordaten am Beispiel von Sicherheitsanwendungen in der Automobiltechnik (Sensor Data Fusion for Safety Applications in Automotive Environment)
- Vom Stau zur Verkehrsinformation – Datenfusion als Teil eines Gesamtprozesses (From Jams on the Road to Traffic Information – Data Fusion as a Part of the Traffic Modelling Process)
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- Ein Hand-Auge-System zur multisensoriellen Rekonstruktion von 3D-Modellen in der Robotik (An Eye-in-Hand System for Multisensor Surface Reconstruction of 3D-Models in Robotics)
- Neuro-Fuzzy-basiertes multisensorielles Diagnosekonzept zur qualifizierten Schadensdiagnose an Abwasserkanälen (Neuro-Fuzzy based Multi Sensor Diagnosis Concept for Qualified Condition Assessment in Sewer Systems)
- Data Mining mit Prozessdaten (Data Mining with Process Data)
- Wolfgang Weller 70 Jahre
- Karl-Küpfmüller-Ring für Professor Dr.-Ing. Dr. h. c. mult. Ernst-Dieter Gilles
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