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한국데이터전략학회 Journal of Information Technology Applications & Management Journal of Information Technology Applications & Management Vol.15, No.2
발행연도
2008.6
수록면
51 - 65 (15page)

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The purpose of this paper is introducing WiFi based EKF(Extended Kalman Filter) method for indoor positioning. The advantages of our EKF method include：1) Any special equipment dedicated for positioning is not required. 2) Implementation of EKF does not require off-line phase of fingerprinting methods. 3) The EKF effectively minimizes squared deviation of the trilateration method.
In order to experimentally prove the advantages of our method, we implemented indoor positioning systems making use of the K-NN(K Nearest Neighbors), Bayesian, decision tree, trilateration, and our EKF methods. Our experimental results show that the average-errors of K-NN, Bayesian and decision tree methods are all close to 2.4 meters whereas the average errors of trilateration and EKF are 4.07 meters and 3.528 meters, respectively. That is, the accuracy of our EKF is a bit inferior to those of fingerprinting methods. Even so, our EKF is accurate enough to be used for practical indoor LBS systems. Moreover, our EKF is easier to implement than fingerprinting methods because it does not require off-line phase.
#Indoor Positioning #Location-Based Service #WiFi #Ubiquitous Computing #Kalman Filter #Decision Tree #Bayesian Method #Fingerprinting Methods

목차

Abstract
1. 서론
2. 기존의 연구
3. 제안방법-Wi-Fi 환경에서 확장칼만 필터 알고리즘
4. 실험
5. 결론
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