[Zurück]


Vorträge und Posterpräsentationen (mit Tagungsband-Eintrag):

G. Retscher, H. Hofer:
"Wi-Fi Location Fingerprinting Using an Intelligent Checkpoint Sequence";
Vortrag: 78th FIG Working Week 2016, Christchurch, Neuseeland (eingeladen); 02.05.2016 - 06.05.2016; in: "78th FIG Working Week 2016", (2016), Paper-Nr. 7993, 16 S.



Kurzfassung deutsch:
Für die Positionierung mit WLAN (Wi-Fi) wird meistens das sog. Fingerprinting eingesetzt. Dieses Verfahren kann jedoch sehr zeitaufwendig sein, da auf einer Vielzahl von Referenz-punkten Signalstärkemessungen zu den sichtbaren Access Points APs in der Trainingsphase ausgeführt werden müssen. Der neue Ansatz versucht hier anzusetzen, in dem nur auf aus-gewählten Punkten, den sog. Intelligenten Checkpoints iCPs, Referenzmessungen vorgenom-men werden müssen. Für die Navigation eines Nutzers von einem Startpunkt A zum Ziel B müssen diese iCPs passiert werden. Sie sind daher zweifach intelligent, da sie von der Aus-wahl der Punkte für die Referenzmessungen abhängen und eine logische Reihenfolge entlang des Weges bilden. Daher ist bei der Navigation immer der nachfolgende iCP durch seine vektorielle Zuordnung in der Fingerprinting Datenbank bekannt. Es müssen dann nur mehr eine geringe Anzahl von Referenzpunkten erfasst werden. Dadurch werden die erforderlichen Berechnungszeiten signifikant reduziert. Testmessungen haben gezeigt, dass der neue Ansatz eine höhere Zuordnungsrate für die Signalstärkemessungen als konventionelle Methoden erzielt. Im Mittel liegt diese Rate bei 90%, wenn eine gemeinsame Datenbank für alle mobilen Endgeräte (Smartphones) verwendet wird. Eine noch höhere Zuordnungsrate wird erreicht, wenn das gleiche mobile Gerät in beiden Positionierungsphasen verwendet wird.

Kurzfassung englisch:
For Wi-Fi positioning location fingerprinting is commonly employed. Fingerprinting, however, is very labour consuming as a database with RSS (Received Signal Strength) scans from all visible access points APs measured on a large number of known reference points has to be established. To overcome this drawback a novel approach is developed which uses a logical sequence of intelligent checkpoints iCPs instead of reference points RPs established in a regular grid throughout the area of interest. To navigate a user along the way from a start point A to a destination B certain iCPs have to be passed. Hence, iCPs are twofold intelligent because of the fact that they depend on the selection of the points for the RSS scans and because of their logical sequence in their correct order along the path. While navigating then always the following iCP is known due to a vector graph allocation in the fingerprinting database. Thus, only a small limited number of iCPs needs to be tested when matching the current RSS values. Therefore the required processing time is significantly reduced. From field tests it could be seen that the iCP approach achieves a higher success rate for correct matching of the RSS fingerprints than conventional approaches. In average correct matching results of 90.0% were achieved using a joint Wi-Fi database including training measurements of all employed smartphones. An even higher success rate is achieved if the same mobile device is used in both the training and positioning phase.

Schlagworte:
Wi-Fi, Location Fingerprinting, Training Phase, Intelligent Checkpoints (iCPs), Logical Sequence


Elektronische Version der Publikation:
http://fig.net/resources/proceedings/fig_proceedings/fig2016/papers/ts06b/TS06B_retscher_hofer_7993.pdf


Erstellt aus der Publikationsdatenbank der Technischen Universitšt Wien.