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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

On the Prediction of Floor Identification Credibility in RSS-Based Positioning Techniques

verfasst von : Maciej Grzenda

Erschienen in: Recent Trends in Applied Artificial Intelligence

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The future of Location Based Services largely depends on the accuracy of positioning techniques. In the case of indoor positioning, frequently fingerprinting-based solutions are developed. A well known k Nearest Neighbours method is frequently used in this case. However, when the detection of a floor a mobile terminal is located at is an objective, only limited accuracy can be observed when the number of available signals is limited.

The primary objective of this work is to analyse whether the credibility of floor estimates can be a priori assessed. A method assigning weights to individual GSM fingerprints and estimating their reliability in terms of floor estimation is proposed. The method is validated with an extensive radio map. It has been shown that both low and high accuracy floor estimates are correctly identified. Moreover, the objective criterion is proposed to assess individual weight functions from a proposed family of functions.

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Metadaten
Titel
On the Prediction of Floor Identification Credibility in RSS-Based Positioning Techniques
verfasst von
Maciej Grzenda
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-38577-3_63