Real time calibration for RSS indoor positioning systems

Bernardos Barbolla, Ana M.; Casar Corredera, Jose Ramon y Tarrío Alonso, Paula (2010). Real time calibration for RSS indoor positioning systems. En: "International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2010", 15/09/2010 - 17/09/2010, Zurich, Suiza. ISBN 978-1-4244-5862-2.

Descripción

Título: Real time calibration for RSS indoor positioning systems
Autor/es:
  • Bernardos Barbolla, Ana M.
  • Casar Corredera, Jose Ramon
  • Tarrío Alonso, Paula
Tipo de Documento: Ponencia en Congreso o Jornada (Artículo)
Título del Evento: International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2010
Fechas del Evento: 15/09/2010 - 17/09/2010
Lugar del Evento: Zurich, Suiza
Título del Libro: Proceedingos of the International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN), 2010
Fecha: Noviembre 2010
ISBN: 978-1-4244-5862-2
Materias:
Escuela: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Departamento: Señales, Sistemas y Radiocomunicaciones
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

Texto completo

[img]
Vista Previa
PDF (Document Portable Format) - Se necesita un visor de ficheros PDF, como GSview, Xpdf o Adobe Acrobat Reader
Descargar (926kB) | Vista Previa

Resumen

Due to the random characteristics of the indoor propagation channel, received signal strength-based localization systems usually need to be manually calibrated once and again to guarantee their best performance. Calibration processes are costly in terms of time and resources, so they should be eliminated or reduced to a minimum. In this direction, this paper presents an optimization algorithm to automatically calibrate a propagation channel model by using a Least Mean Squares technique: RSS samples gathered in a number of reference points (with known positions) are used by a LMS algorithm to calculate those values for the channel model's constants that minimize the error computed by a hyperbolic triangulation positioning algorithm. Preliminary results on simulated and real data show that the localization error in distance is effectively reduced after a number of training samples. The LMS algorithm's simplicity and its low computational and memory costs make it adequate to be used in real systems.

Más información

ID de Registro: 7488
Identificador DC: http://oa.upm.es/7488/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:7488
URL Oficial: http://ieeexplore.ieee.org/xpls/abs_all.jsp?arnumber=5648231
Depositado por: Memoria Investigacion
Depositado el: 17 Jun 2011 09:50
Ultima Modificación: 20 Abr 2016 16:37
  • Open Access
  • Open Access
  • Sherpa-Romeo
    Compruebe si la revista anglosajona en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Dulcinea
    Compruebe si la revista española en la que ha publicado un artículo permite también su publicación en abierto.
  • Recolecta
  • e-ciencia
  • Observatorio I+D+i UPM
  • OpenCourseWare UPM