【24h】

Accuracy limits of in-room localisation using RSSI

机译:使用RSSI进行室内定位的精度限制

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摘要

An ML approach is able to exploit all available information, and has proven to be a powerful method to evaluate RSSI localisation methods. We plan to use it to attack problems like optimal anchor placement, exploiting multiple mobile receivers, and localisation coupled to tracking. One preliminary result is that, when accounting for positioning and RSSI errors in a specific single-room scenario, we needed at least 12 anchors to obtain a third quartile localisation error of less than 150 cm. This suggests that much investigation is needed for single-room RSSI localisation to attain any useful performance.
机译:ML方法能够利用所有可用信息,并且已被证明是评估RSSI本地化方法的强大方法。我们计划使用它来解决诸如优化锚点放置,利用多个移动接收器以及与跟踪相关的本地化等问题。一个初步的结果是,考虑到特定单房间场景中的定位和RSSI错误,我们需要至少12个锚来获得小于150 cm的第三个四分位定位误差。这表明单室RSSI本地化需要进行大量调查才能获得有用的性能。

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