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at - Automatisierungstechnik

Methoden und Anwendungen der Steuerungs-, Regelungs- und Informationstechnik

[AT - Automation Technology: Methods and Applications of Control, Regulation, and Information Technology
]

Editor-in-Chief: Jumar, Ulrich


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ISSN
2196-677X
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Data-Driven Modeling of Signal Strength Distributions for Localization in Cellular Radio Networks (Datengetriebene Modellierung von Feldstärkeverteilungen für die Ortung in zellulären Funknetzen)

Marian Grigoraş / Olga Feiermann / Uwe D. Hanebeck
Published Online: 2009-09-25 | DOI: https://doi.org/10.1524/auto.53.7.314.66708

Abstract

In this article, we propose a novel approach to solving the localization problem in cellular networks, with a focus on indoor environments. The goal is to estimate a mobile user's position, based on measurements of signals received from different base stations. Our solution uses the Progressive Bayes estimation framework to model the distribution of signal measurements, as obtained in a series of calibration measurements. In the localization step, we compute the full probability density over the user position. We also show that user motion models can be easily integrated in our solution.

Abstract

In diesem Artikel wird ein neuer Ansatz für die Lokalisierung in Innenräumen in zellulären Funknetzen vorgeschlagen. Das Ziel ist die Schätzung der Position eines Benutzers basierend auf den Feldstärkemessungen von verschiedenen Basisstationen. Unsere Lösung benutzt das Progressive-Bayes-Schätzverfahren, um die Wahrscheinlichkeitsdichte der Feldstärkemessungen bei gegebenen Kalibrierungsmessungen zu modellieren. Im Lokalisierungsschritt wird eine volle Wahrscheinlichkeitsdichte über die Benutzerpositionen berechnet. Des Weiteren zeigen wir, dass die Benutzerbewegungsmodelle leicht in unsere Lösung integrierbar sind.

About the article

Published Online: 2009-09-25

Published in Print: 2005-07-01


Citation Information: at - Automatisierungstechnik, Volume 53, Issue 7/2005, Pages 314–321, ISSN (Print) 0178-2312, DOI: https://doi.org/10.1524/auto.53.7.314.66708.

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