TY  - THES
AB  - Die Entwicklung eines verlässlichen Gebäudenavigationssystems ist für viele Anwendungen von großer Bedeutung, wie zum Beispiel für positionsbezogene Dienste oder Personen- oder Objektlokalisierungs- und Verfolgungssysteme. Viele Methoden wurde vorgeschlagen, um die Positionsgenauigkeit innerhalb von Gebäuden zu verbessern. Von diesen erscheinen auf Wireless LAN (WLAN) und auf Inertialsensorik basierende Ansätze am aussichtsreichsten, da WLAN in vielen öffentlichen Bereichen eingesetzt wird und Inertialsensoren in modernen Smartphones verfügbar sind. Positionsschätzungen mittels WLAN-Fingerabdruckverfahren verschlechtern sich durch Abschneideeffekte (Clipping) und Beobachtungsverluste. Clipping entsteht durch die Tatsache, dass Sensoren unterhalb eines Schwellwertes keinen Signalstärkemesswert (Received Signal Strength Index, RSSI) liefern können. Beobachtungsverluste beziehen sich auf Messungen, bei denen die Signalstärken deutlich über den Clipping-Schwellwerten liegen und doch keine Messwerte an die abfragende Einheit zurückgegeben werden, etwa aufgrund von Speicherüberlauf. Diese Arbeit konzentriert sich auf die Parameterschätzung von angenommenen Gaußverteilungen der WLAN-Signalstärken in Gegenwart von Clippingeffekten und Beobachtungsverlusten. Die Statistiken der gemessenen RSSI-Werte von Smartphones hängen vom Gerätetyp ab. Abweichungen werden hervorgerufen durch unterschiedliche Hardware- und Softwarekomponenten oder durch unterschiedliche Antennenanordnungen in den einzelnen Geräten. Darüber hinaus können sogar baugleiche Smartphones desselben Herstellers unterschiedliche Messwerte produzieren. Daher wird als weiteres Ziel dieser Arbeit das Problem der unterschiedlichen Sensorsensitivitäten von Smartphones in Gegenwart von Clipping und Beobachtungsverlusten untersucht...
AU  - Hoang, Manh Kha
CY  - Paderborn
DA  - 2016
DP  - Universität Paderborn
LA  - eng
N1  - Tag der Verteidigung: 04.03.2016
N1  - Universität Paderborn, Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik, Univ., Dissertation, 2016
PB  - Veröffentlichungen der Universität
PY  - 2016
SP  - 1 Online-Ressource (iii, 119 Seiten)
T2  - Fakultät für Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
TI  - WLAN fingerprinting based indoor positioning in the presence of censored and dropped data
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:466:2-24184
Y2  - 2024-10-04T14:54:22
ER  -