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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

On Structural Identification of 2D Regression Functions for Indoor Bluetooth Localization

verfasst von : Rene Mayrhofer, Stephan Winkler, Helmut Hlavacs, Michael Affenzeller, Stefan Schneider

Erschienen in: Computer Aided Systems Theory - EUROCAST 2009

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In-door localization of mobile devices is a common problem for many current and future applications, for example to control infrastructure services or for personalized in-building navigation systems. Sufficiently capable Bluetooth support is often available in off-the-shelf mobile devices such as mobile phones, which makes Bluetooth an attractive technology for cheap and widely available in-door localization systems. However, Bluetooth has been optimized to deal with effects of radio frequency transmission such as reflection and multi-path propagation. It therefore produces highly non-linear relationships between the distance of devices and their perceived signal strength. In this paper, we aim to identify these relationships for a specific dataset of 2D device positions using structural identification methods. Driven by an extended genetic algorithm, we aim to find optimal mappings in form of non-linear equations for

x

and

y

coordinates, thus producing formal regression functions.

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Metadaten
Titel
On Structural Identification of 2D Regression Functions for Indoor Bluetooth Localization
verfasst von
Rene Mayrhofer
Stephan Winkler
Helmut Hlavacs
Michael Affenzeller
Stefan Schneider
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-04772-5_103