इंडोर पोजिशनिंग सिस्टम

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एक मोबाइल फोन पर एक इनडोर स्थान ट्रैकिंग मानचित्र

इनडोर पोजिशनिंग प्रणाली (आईपीएस) उपकरणों का एक नेटवर्क है जिसका उपयोग लोगों या वस्तुओं का पता लगाने के लिए किया जाता है जहां ग्लोबल पोजिशनिंग प्रणाली और अन्य उपग्रह प्रौद्योगिकियों में सटीक रूप से कमी या पूरी तरह से विफल हो जाती है, जैसे कि अंदर बहुमंजिली इमारतें, हवाई अड्डे, गलियों, पार्किंग गैरेज और भूमिगत स्थान।[1]

स्मार्टफ़ोन, वाई-फाई और ब्लूटूथ, एंटेना, डिजिटल कैमरा और क्लॉक जैसे पहले से ही परिनियोजित पुनः कॉन्फ़िगर किए गए उपकरणों से लेकर इनडोर स्थिति प्रदान करने के लिए तकनीकों और उपकरणों की एक बड़ी विविधता का उपयोग किया जाता है; निर्धारित स्थान के दौरान रणनीतिक रूप से स्थापित रिले और बीकन के साथ निर्मित स्थापनाओं का उद्देश्य होता हैl लाइट्स, रेडियो तरंगें, चुंबकीय क्षेत्र, ध्वनिक संकेत और व्यवहार विश्लेषण सभी का उपयोग आईपीएस नेटवर्कों में किया जाता है।[2][3] आईपीएस 2 सेमी की स्थिति सटीकता प्राप्त कर सकता है,[4] जो रीयल-टाइम कीनेमेटिक सक्षम जीएनएसएस रिसीवर के बराबर है जो 2 सेंटीमीटर सटीकता प्राप्त कर सकता है।[5]आईपीएस विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है, जिसमें आस-पास के एंकर नोड्स (ज्ञात निश्चित स्थिति वाले नोड्स, जैसे वाई-फाई / ली-फाई बेतार संग्रहण बिन्दू, ब्लूटूथ कम ऊर्जा बीकन या अल्ट्रा-वाइडबैंड बीकन), चुंबकीय स्थिति, मृत गणना के लिए दूरी मापसम्मिलित है।[6] वे या तो सक्रिय रूप से मोबाइल उपकरणों और टैग का पता लगाते हैं या उपकरणों को समझने के लिए परिवेश स्थान या पर्यावरणीय संदर्भ प्रदान करते हैं।[7][8][9]

आईपीएस की स्थानीय प्रकृति के परिणामस्वरूप डिज़ाइन विखंडन हुआ है, जिसमें विभिन्न ऑप्टिकल का उपयोग करने वाली प्रणालियाँ हैं,[10] रेडियो,[11][12][13][14][15][16][17] या ध्वनिकी भी[18][19]प्रौद्योगिकियों।

आईपीएस के पास वाणिज्यिक, सैन्य, खुदरा और माल ट्रैकिंग उद्योगों में व्यापक अनुप्रयोग हैं। बाजार में कई वाणिज्यिक प्रणालियां हैं, लेकिन किसी आईपीएस प्रणाली के लिए कोई मानक नहीं हैं। इसके बजाय प्रत्येक स्थापना को स्थानिक आयामों, निर्माण सामग्री, सटीकता आवश्यकताओं और बजट प्रतिबंधों के अनुरूप बनाया जाता है.

स्टोकेस्टिक (अप्रत्याशित) त्रुटियों की क्षतिपूर्ति के लिए त्रुटि बजट को उल्लेखनीय रूप से कम करने के लिए एक ध्वनि विधि होनी चाहिए. प्रणाली में भौतिक अस्पष्टता का सामना करने और त्रुटि क्षतिपूर्ति सक्षम करने के लिए अन्य प्रणालियों की जानकारीसम्मिलित हो सकती है. डिवाइस के ओरिएंटेशन का पता लगाना (अधिकांशतः इसे स्मार्टफ़ोन के अनुलंब ओरिएंटेशन से स्पष्ट करने के लिए कंपास दिशा के रूप में संदर्भित किया जाता है) या तो वास्तविक समय में ली गई छवियों के अंदर लैंडमार्क का पता लगाकर प्राप्त किया जा सकता है, या बेकांस के साथ ट्रायलेरेशन का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है।[20] इमारतों या स्थानों के अंदर स्टील संरचनाओं के साथ या लौह अयस्क खानों में मैग्नेटोमेट्रिक जानकारी का पता लगाने के लिए प्रौद्योगिकियों का भी अस्तित्व है।[21]

प्रयोज्यता और सटीकत

निर्माण सामग्री के कारण होने वालेसंकेत क्षीणन के कारण उपग्रह आधारित ग्लोबल पोजिशनिंग प्रणाली (जीपीएस) महत्वपूर्ण शक्ति खो देता है घर के अंदर कम से कम चार उपग्रहों द्वारा रिसीवरों के लिए आवश्यक कवरेज को प्रभावित करता है। इसके अतिरिक्त, सतहों पर एकाधिक प्रतिबिंब बेकाबू त्रुटियों के लिए बहु-पथ प्रचारण का कारण बनते हैंl ये प्रभाव इनडोर पता लगाने के लिए सभी ज्ञात समाधानों को निम्नीकृत कर रहे हैं जो इनडोर ट्रांसमीटर से लेकर इनडोर रिसीवर्स तक विद्युत चुम्बकीय तरंगों का उपयोग करते हैं। इन समस्याओं की भरपाई के लिए शारीरिक और गणितीय विधियों का एक बंडल लगाया जाता है। नेविगेशनल जानकारी के वैकल्पिक स्रोतों, जैसे जड़त्वीय मापन इकाई (आईएमयू), एकनेत्री कैमरा समकालिक एक साथ स्थानीयकरण और मानचित्रण (स्लैम) और WiFi स्लैम, के उपयोग द्वारा खोले गए आशाजनक दिशा रेडियो आवृत्ति स्थिति निर्धारण त्रुटि सुधार. विभिन्न भौतिक सिद्धांतों के साथ विभिन्न नेविगेशन प्रणालियों से डेटा का एकीकरण समग्र समाधान की सटीकता और वृद्धि को बढ़ा सकता है।[22] यू.एस ग्लोबल पोजिशनिंग प्रणाली (जीपीएस) और इसी तरह की अन्य वैश्विक नेविगेशन उपग्रह प्रणाली (जीएनएसएस) आमतौर पर इनडोर लोकेशन स्थापित करने के लिए उपयुक्त नहीं होते हैं, क्योंकि माइक्रॉव्स छतों, दीवारों और अन्य वस्तुओं द्वारा आक्षीरित और बिखरे हुए होंगे। हालांकि, स्थिति निर्धारण संकेतों को सर्वव्यापी बनाने के लिए, जीपीएस और इनडोर पोज़िशनिंग के बीच एकीकरण बनाया जा सकता है।[23][24][25][26][27][28][29][30] वर्तमान में जीएनएसएस रिसीवर्स माइक्रोचिप प्रोसेसिंग पावर बढ़ने के कारण अधिकाधिक संवेदनशील हो रहे हैं। उच्च संवेदनशीलता जीपीएस रिसीवर ज्यादातर इनडोर वातावरण में उपग्रह संकेतों को प्राप्त करने में सक्षम हैं और घरों के अंदर 3डी स्थिति निर्धारित करने के प्रयास सफल रहे हैं।[31] रिसीवरों की संवेदनशीलता बढ़ाने के अलावा,सहायक जीपीएस ए-जीपीएस की तकनीक का उपयोग किया जाता है, जहां मोबाइल फोन के माध्यम से पंचांग और अन्य जानकारी स्थानांतरित की जाती है।

हालांकि, इस तथ्य के बावजूद कि एक रिसीवर का पता लगाने के लिए आवश्यक चार उपग्रहों के लिए उचित कवरेज, इनडोर ऑपरेशनों के लिए सभी वर्तमान डिजाइनों (2008–11) के साथ हासिल नहीं किया गया है, स्टॉकहोम मेट्रो में जीपीएस एमलेशन सफलतापूर्वक तैनात कर दिया गया है।[32] जीपीएस कवरेज विस्तार समाधान, स्मार्टफोन में उपयोग किए जाने वाले मानक जीपीएस चिपसेट के साथ घर के अंदर ज़ोन-आधारित स्थिति प्रदान करने में सक्षम हैं।[32]

उपयोग के प्रकार

स्थापन और स्थिति निर्धारण

जबकि अधिकांश वर्तमानआईपीएस किसी वस्तु के स्थान का पता लगाने में सक्षम हैं, वे इतने मोटे हैं कि उनका उपयोग किसी वस्तु के अभिविन्यास (ज्यामिति) या सापेक्ष दिशा का पता लगाने के लिए नहीं किया जा सकता है।[33]

पता लगाना और ट्रैकिंग

See also: हित बिंदु and और बिंदु

पर्याप्त परिचालन उपयुक्तता के लिए फलना पलना एक तरीका "ट्रैकिंग" है। क्या स्थानों का अनुक्रम पहले से सबसे वास्तविक स्थान तक एक प्रक्षेपवक्र निर्धारित करता हैl सांख्यिकीय पद्धतियाँ फिर ट्रैक में निर्धारित स्थानों को चिकना करने के लिए कार्य करती हैं, जो कि ले जाने के लिए ऑब्जेक्ट की भौतिक क्षमताओं के समान होता हैl यह स्मूथ करना तब लागू किया जाना चाहिए, जब कोई लक्ष्य गतिशील हो और किसी निवासी लक्ष्य के लिए भी, अनियमित उपायों की क्षतिपूर्ति के लिए लागू किया जाएl अन्यथा, एकल निवासी स्थान या उसके बाद का प्रक्षेपवक्र में छलांग के एक यात्राक्रम की रचना करेगा।

पहचान और पृथक्करण

अधिकांश अनुप्रयोगों में लक्ष्यों की जनसंख्या केवल एक से अधिक है. अत: भारतीय पुलिस सेवा को प्रत्येक अवलोकित लक्ष्य के लिए एक उचित विशिष्ट पहचान प्रदान करनी चाहिए और समूह के भीतर लक्ष्यों को अलग-अलग करने और अलग-अलग करने में सक्षम होना चाहिए। "गैर-रुचिकर" पड़ोसियों के बावजूद, एक IP को ट्रैक की जा रही इकाइयों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए. डिज़ाइन के आधार पर, या तो सेंसर नेटवर्क को यह पता होना चाहिए कि उसे किस टैग से जानकारी प्राप्त हुई है या पता लगाने वाला डिवाइस सीधे लक्ष्यों की पहचान करने में सक्षम होना चाहिए।

वायरलेस प्रौद्योगिकियां

किसी भी वायरलैस तकनीक का उपयोग पता लगाने के लिए किया जा सकता है। कई विभिन्न प्रणाली इनडोर स्थिति के लिए मौजूदा वायरलेस बुनियादी सुविधाओं का लाभ उठाते हैं. हार्डवेयर और सॉफ्टवेयर विन्यास, नेटवर्क-आधारित, टर्मिनल-आधारित और टर्मिनल-असिस्टेड के लिए तीन प्राथमिक प्रणाली टोपोलॉजी विकल्प हैं। स्थिति निर्धारण सटीकता को वायरलेस बुनियादी ढांचे के उपकरण और स्थापना की कीमत पर बढ़ाया जा सकता है।

वाई-फाई आधारित पोजिशनिंग प्रणाली (डब्ल्यूपीएस)

Main article: वाई-फाई स्थिति प्रणाली
Further information: वाई-फाई राउंड ट्रिप समय

वाई-फाई पोजिशनिंग प्रणाली (डब्ल्यूपीएस) का उपयोग किया जाता है जहां जीपीएस अपर्याप्त है। वायरलेस एक्सेस पॉइंट्स के साथ पोजिशनिंग के लिए उपयोग की जाने वाली स्थानीयकरण तकनीक प्राप्तसंकेत की तीव्रता (अंग्रेजी आरएसएससंकेत स्ट्रेंथ इंडिकेशन मिला) और फिंगरप्रिंटिंग की विधि को मापने पर आधारित है।[34][35][36][37] फ़िंगरप्रिंटिंग विधियों की सटीकता बढ़ाने के लिए, सांख्यिकीय पोस्ट-प्रोसेसिंग तकनीकों (जैसे गॉसियन प्रक्रिया सिद्धांत) को लागू किया जा सकता है, फ़िंगरप्रिंट के असतत सेट को संपूर्ण स्थान पर प्रत्येक एक्सेस पॉइंट के आरएसएसआई के निरंतर वितरण में बदलने के लिए।[38][39][40] वाईफाई हॉटस्पॉट या वायरलेस एक्सेस प्वाइंट को जियोलोकेट करने के लिए उपयोगी विशिष्ट पैरामीटर में एसएसआईडी और एक्सेस प्वाइंट का मैक पता सम्मिलित है। सटीकता डेटाबेस में दर्ज किए गए पदों की संख्या पर निर्भर करती है। संभावितसंकेत उतार-चढ़ाव जो हो सकते हैं, उपयोगकर्ता के मार्ग में त्रुटियों और अशुद्धियों को बढ़ा सकते हैं।[41][42]

ब्लूटूथ

मूल रूप से, ब्लूटूथ निकटता के बारे में चिंतित था, सटीक स्थान के बारे में नहीं।[43] ब्लूटूथ जीपीएस की तरह एक पिन किए गए स्थान की पेशकश करने का इरादा नहीं था, हालांकि इसे भू-बाड़ या माइक्रो-बाड़ समाधान के रूप में जाना जाता है जो इसे एक इनडोर निकटता समाधान बनाता है, न कि इनडोर पोजीशनिंग समाधान।

माइक्रोमैपिंग और इनडोर मैपिंग[44] ब्लूटूथ से जोड़ा गया है[45] और ब्लूटूथ कम ऊर्जा आधारित आईबीकन के लिए एप्पल इंक द्वारा प्रचारित आईबीकन पर आधारित बड़े पैमाने पर इनडोर पोजिशनिंग प्रणाली को लागू किया गया है और व्यवहार में लागू किया गया है।[46][47] व्यापक संदर्भ के लिए ब्लूटूथ स्पीकर की स्थिति और घरेलू नेटवर्क का उपयोग किया जा सकता है।

चोक बिंदु अवधारणाएँ

स्थान अनुक्रमण की साधारण अवधारणा और टैग किए गए वस्तुओं के लिए उपस्थिति रिपोर्टिंग, केवल ज्ञात सेंसर पहचान का उपयोग करती है।[16] यह आमतौर पर निष्क्रिय रेडियो-आवृत्ति पहचान (आरएफआईडी)/नजदीक फील्ड संचार प्रणालियों के साथ मामला है, जो एकल टैग्स या एक बल्क टैग्स कीसंकेत क्षमता और विभिन्न दूरियों की रिपोर्ट नहीं करता है और सेंसर या किसी भी टैग्स के वर्तमान स्थान निर्देशांक के पहले किसी भी प्रकार का नवीनीकरण नहीं करता है. ऐसे दृष्टिकोण की ऑपरेंड के लिए श्रेणी के बाहर से गुज़रने से रोकने के लिए कुछ संकीर्ण मार्ग की आवश्यकता होती है।

ग्रिड अवधारणाएं

लंबी दूरी के मापन के बजाय कम दूरी के रिसीवरों के एक घने नेटवर्क की व्यवस्था की जा सकती है, उदाहरण के लिए अर्थव्यवस्था के लिए ग्रिड पैटर्न में, पूरे समय देखे जा रहे स्थान में. कम रेंज के कारण, एक टैग की गई एंटिटी को केवल कुछ ही करीबी, नेटवर्क से जुड़े हुए रिसीवरों द्वारा पहचाना जाएगाl टैग स्थान के असमतल सन्निकट होने की अनुमति देते हुए पहचाने गए टैग का पहचान करने वाले रीडर की श्रेणी में होना आवश्यक है. उन्नत प्रणाली्स, ऊबड़-खाबड़ स्थान के लिए वायरलेस कवरेज के साथ कैमरा ग्रिड के साथ विज़ुअल कवरेज संयोजित करते हैं।

लंबी दूरी की सेंसर अवधारणा

अधिकांश प्रणालियां एक संयुक्त संकेत में पहचान डेटा के साथ एक सतत भौतिक मापन (जैसे कोण और दूरी या केवल दूरी) का उपयोग करती हैं। इन सेंसर तक पहुंचें, ज्यादातर एक पूरी मंजिल या एक वीईसाइट या सिर्फ एक ही कमरे को ढकेंगी. लघु पहुँच समाधान एकाधिक सेंसर और अधिव्याप्त पहुँच के साथ लागू होते हैं।

आगमन का कोण

आगमन का कोण (एओए) वह कोण है जिससे एक रिसीवर पर एक संकेत आता है। एओए आमतौर पर एक सेंसर सरणी में कई एंटेना के बीच आगमन के समय के अंतर (टीडीओए) को मापने के द्वारा निर्धारित किया जाता है। अन्य रिसीवरों में, यह अत्यधिक दिशात्मक सेंसर की एक सरणी द्वारा निर्धारित किया जाता है - कोण को निर्धारित किया जा सकता है कि किस सेंसर नेसंकेत प्राप्त किया। एओए आमतौर पर दो एंकर ट्रांसमीटरों के सापेक्ष स्थान खोजने के लिए त्रिभुज और ज्ञात आधार रेखा के साथ प्रयोग किया जाता है।

आगमन का समय

आगमन का समय (टीओए, उड़ान का समय भी) एकसंकेत को ट्रांसमीटर से रिसीवर तक प्रसारित करने में लगने वाले समय की मात्रा है। क्योंकिसंकेत प्रसार दर स्थिर और ज्ञात है (माध्यमों में अंतर को अनदेखा करते हुए)संकेत के यात्रा समय का उपयोग सीधे दूरी की गणना के लिए किया जा सकता है। एक स्थान खोजने के लिए एकाधिक मापों को त्रयीकरण और बहुपक्षीय के साथ जोड़ा जा सकता है। यह जीपीएस और अल्ट्रा वाइड बैंड प्रणाली द्वारा उपयोग की जाने वाली तकनीक है। प्रणाली जो टीओए का उपयोग करते हैं, आमतौर पर सेंसर के लिए समय का एक विश्वसनीय स्रोत बनाए रखने के लिए एक जटिल तुल्यकालन तंत्र की आवश्यकता होती है (हालांकि युग्मन स्थापित करने के लिए पुनरावर्तकों का उपयोग करके सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किए गए प्रणाली में इससे बचा जा सकता है)[17]).

टीओए आधारित तरीकों की सटीकता अधिकांशतः इनडोर स्थानीयकरण में बड़े पैमाने पर मल्टीपाथ स्थितियों से ग्रस्त होती है, जो पर्यावरण में वस्तुओं (जैसे, आंतरिक दीवार, दरवाजे या फर्नीचर) से आरएफसंकेत के प्रतिबिंब और विवर्तन के कारण होती है। हालांकि, लौकिक या स्थानिक विरलता आधारित तकनीकों को लागू करके मल्टीपाथ के प्रभाव को कम करना संभव है।[48] [49]

सन्धि कोण और आने का समय

कोणों और आगमन के समय का संयुक्त अनुमान उपयोगकर्ता के स्थान का अनुमान लगाने का एक और तरीका है। दरअसल, कई पहुंच बिंदुओं और तकनीकों जैसे त्रिकोणासन और त्रयीकरण की आवश्यकता के बजाय, एक एकल पहुंच बिंदु संयुक्त कोणों और आगमन के समय के साथ एक उपयोगकर्ता का पता लगाने में सक्षम होगा।[50] इससे भी अधिक, ऐसी तकनीकें जो अंतरिक्ष और समय दोनों आयामों का लाभ उठाती हैं, पूरे प्रणाली की स्वतंत्रता की डिग्री बढ़ा सकती हैं और उप-स्थान दृष्टिकोणों के माध्यम से अधिक स्रोतों को हल करने के लिए और अधिक आभासी संसाधन बना सकती हैं।[51]

प्राप्त संकेत शक्ति संकेत

प्राप्तसंकेत स्ट्रेंथ इंडिकेशन (आरएसएसआई) सेंसर द्वारा प्राप्त शक्ति स्तर का माप है। क्योंकि रेडियो तरंगें व्युत्क्रम-वर्ग नियम के अनुसार फैलती हैं, दूरी का अनुमान लगाया जा सकता है (आमतौर पर आदर्श परिस्थितियों में 1.5 मीटर के भीतर और मानक स्थितियों में 2 से 4 मीटर के भीतर)[52] प्रेषित और प्राप्तसंकेत शक्ति के बीच संबंध के आधार पर (प्रयोग किए जा रहे उपकरण के आधार पर संचरण शक्ति एक स्थिर है), जब तक कि कोई अन्य त्रुटि दोषपूर्ण परिणामों में योगदान न दे। इमारतों के अंदर स्थान खाली नहीं है, इसलिए दीवारों से प्रतिबिंब और अवशोषण से सटीकता काफी प्रभावित होती है। गैर-स्थिर वस्तुएं जैसे दरवाजे, फर्नीचर और लोग और भी बड़ी समस्या पैदा कर सकते हैं, क्योंकि वे गतिशील, अप्रत्याशित तरीकों से संकेत की शक्ति को प्रभावित कर सकते हैं।

स्थान जानकारी प्रदान करने के लिए बहुत सारे प्रणाली उन्नत वाई-फाईi बुनियादी ढांचे का उपयोग करते हैं।[12][14][15] इनमें से कोई भी प्रणाली किसी भी बुनियादी ढांचे के साथ उचित संचालन के लिए कार्य नहीं करता है जैसा है. दुर्भाग्यवश, वाई-फाई संकेत क्षमता माप अत्यधिक शोर वाले होते हैं, इसलिए गलत इनपुट डाटा फिल्टर करने के लिए सांख्यिकी का उपयोग करके अधिक सटीक प्रणाली बनाने पर अनुसंधान जारी है।वाई-फाई पोजिशनिंग प्रणाली को कभी-कभी मोबाइल उपकरणों पर वाई-फाई पोजिशनिंग प्रणाली के पूरक के रूप में बाहर उपयोग किया जाता है, जहाँ केवल कुछ ही अनियमित प्रतिबिंब परिणामों को परेशान करते हैं.

अन्य वायरलेस प्रौद्योगिकियां

  • रेडियो फ्रिक्वेंसी पहचान[16](आरएफआईडी): निष्क्रिय टैग बहुत ही लागत प्रभावी होते हैं, लेकिन किसी भी मेट्रिक्स का समर्थन नहीं करते हैं
  • अल्ट्रा वाइड बैंड[17][53] (यूडब्लूबी): अन्य उपकरणों के साथ कम हस्तक्षेप
  • इन्फ्रारेड (आईआर): पहले अधिकांश मोबाइल उपकरणों मेंसम्मिलित था
  • [[(दूसरी पीढ़ी अवरक्त)]]
  • दर्शनीय प्रकाश संचार[10][54] (वीएलसी), ली-फाई के रूप में: मौजूदा प्रकाश व्यवस्था का उपयोग कर सकते हैं
  • अल्ट्रासाउंड:[18]तरंगें बहुत धीमी गति से चलती हैं, जिसके परिणामस्वरूप बहुत अधिक सटीकता प्राप्त होती है
  • Geniusmatcher किसी भी इनडोर स्थान में एक हार्डवेयर-मुक्त समाधान है।

अन्य प्रौद्योगिकियां

गैर-रेडियो तकनीकों का उपयोग मौजूदा वायरलेस इन्फ्रास्ट्रक्चर का उपयोग किए बिना पोजिशनिंग के लिए किया जा सकता है। यह महंगे उपकरण और प्रतिष्ठानों की कीमत पर बढ़ी हुई सटीकता प्रदान कर सकता है।

चुंबकीय स्थिति

Main article: चुंबकीय स्थिति

पोजिशनिंग के लिए अतिरिक्त वायरलेस इंफ्रास्ट्रक्चर का उपयोग किए बिना चुंबकीय पोजीशनिंग 90% आत्मविश्वास स्तर के साथ स्मार्टफोन के साथ पैदल चलने वालों को 1-2 मीटर की इनडोर सटीकता प्रदान कर सकती है। चुंबकीय स्थिति इमारतों के अंदर लोहे पर आधारित होती है जो पृथ्वी के चुंबकीय क्षेत्र में स्थानीय बदलाव पैदा करती है। स्मार्टफोन के अंदर गैर-अनुकूलित कंपास चिप्स इनडोर स्थानों को मैप करने के लिए इन चुंबकीय भिन्नताओं को समझ और रिकॉर्ड कर सकते हैं।[55]

जड़त्वीय माप

पैदल चलने वालों की स्थिति के लिए पैदल यात्री मृत गणना और अन्य दृष्टिकोण पैदल चलने वालों द्वारा अप्रत्यक्ष रूप से कदमों को मापकर (कदम गिनती) या पैर घुड़सवार दृष्टिकोण में एक जड़त्वीय माप इकाई का प्रस्ताव करते हैं,[56] कभी-कभी जड़त्वीय नेविगेशन के साथ सामना किए गए अंतर्निहित सेंसर बहाव को बाधित करने के लिए नक्शे या अन्य अतिरिक्त सेंसर का जिक्र करते हैं। एमईएमएस जड़त्वीय सेंसर आंतरिक शोर से पीड़ित होते हैं जिसके परिणामस्वरूप समय के साथ क्यूबिक रूप से बढ़ती स्थिति त्रुटि होती है। ऐसे उपकरणों में त्रुटि वृद्धि को कम करने के लिए कलमन फ़िल्टरिंग आधारित दृष्टिकोण का अधिकांशतः उपयोग किया जाता है।[57][58][59][60]

हालाँकि, इसे स्वयं मानचित्र बनाने में सक्षम बनाने के लिए, SLAM एल्गोरिथम रूपरेखा [61] उपयोग किया जाएगा।[62][63][64] जड़त्वीय उपाय आम तौर पर गति के अंतर को कवर करते हैं, इसलिए स्थान को एकीकृत करके निर्धारित किया जाता है और इस प्रकार परिणाम प्रदान करने के लिए एकीकरण स्थिरांक की आवश्यकता होती है।[65][66] वास्तविक स्थिति अनुमान को अधिकतम 2-डी संभाव्यता वितरण के रूप में पाया जा सकता है, जिसमेंसम्मिलित सभी सेंसरों के शोर मॉडल और दीवारों और फर्नीचर द्वारा उत्पन्न बाधाओं को ध्यान में रखते हुए प्रत्येक चरण में पुनर्गणना की जाती है।[67]

गतियों और उपयोगकर्ताओं के चलने के व्यवहार के आधार पर,आईपीएस मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा उपयोगकर्ताओं के स्थानों का अनुमान लगाने में सक्षम है।[68]

विज़ुअल मार्करों के आधार पर पोजिशनिंग

विज़ुअल पोजिशनिंग प्रणाली विज़ुअल मार्करों से स्थान निर्देशांकों को डीकोड करके कैमरा-सक्षम मोबाइल डिवाइस का स्थान निर्धारित कर सकता है। ऐसी प्रणाली में, मार्करों को पूरे स्थान पर विशिष्ट स्थानों पर रखा जाता है, प्रत्येक मार्कर उस स्थान के निर्देशांक को कूटबद्ध करता है: अक्षांश, देशांतर और फर्श से ऊंचाई। डिवाइस से मार्कर तक दृश्य कोण को मापना डिवाइस को मार्कर के संदर्भ में अपने स्वयं के स्थान निर्देशांक का अनुमान लगाने में सक्षम बनाता है। निर्देशांक में फर्श से अक्षांश, देशांतर, स्तर और ऊंचाईसम्मिलित है।[69][70]

ज्ञात दृश्य सुविधाओं के आधार पर स्थान

एक मोबाइल डिवाइस के कैमरे से क्रमिक स्नैपशॉट का एक संग्रह छवियों का एक डेटाबेस बना सकता है जो किसी स्थान में स्थान का अनुमान लगाने के लिए उपयुक्त है। एक बार डेटाबेस बन जाने के बाद, स्थल के माध्यम से चलने वाला एक मोबाइल डिवाइस स्नैपशॉट ले सकता है जिसे स्थान निर्देशांक देने वाले स्थल के डेटाबेस में प्रक्षेपित किया जा सकता है। इन निर्देशांकों का उपयोग उच्च सटीकता के लिए अन्य स्थान तकनीकों के संयोजन में किया जा सकता है। ध्यान दें कि यह सेंसर फ्यूजन का एक विशेष मामला हो सकता है जहां एक कैमरा दूसरे सेंसर की भूमिका निभाता है।

गणित

एक बार सेंसर डेटा एकत्र हो जाने के बाद, एक आईपीएस उस स्थान को निर्धारित करने का प्रयास करता है जहां से प्राप्त संचरण की सबसे अधिक संभावना थी। एक सेंसर से डेटा आम तौर पर अस्पष्ट होता है और कई सेंसर इनपुट स्ट्रीम को संयोजित करने के लिए सांख्यिकीय प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला द्वारा हल किया जाना चाहिए।

अनुभवजन्य विधि

स्थिति निर्धारित करने का एक तरीका अज्ञात स्थान से डेटा को ज्ञात स्थानों के एक बड़े सेट के साथ मिलान करना है जैसे कि के-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिदम | के-निकटतम पड़ोसी। इस तकनीक के लिए एक व्यापक ऑन-साइट सर्वेक्षण की आवश्यकता होती है और यह पर्यावरण में किसी भी महत्वपूर्ण परिवर्तन (चलते व्यक्तियों या स्थानांतरित वस्तुओं के कारण) के साथ गलत होगा।

गणितीय मॉडलिंग

स्थान की गणना गणितीय रूप से संकेत प्रसार का अनुमान लगाकर और कोण और / या दूरी का पता लगाकर की जाएगी। स्थान निर्धारित करने के लिए व्युत्क्रम त्रिकोणमिति का उपयोग किया जाएगा:

  • ट्रायलिटिरेशन (लंगर से दूरी)
  • त्रिकोणासन (एंकर से कोण)

उन्नत प्रणालियाँ सांख्यिकीय प्रक्रियाओं के साथ अधिक सटीक भौतिक मॉडल जोड़ती हैं:

उपयोग करता है

इनडोर पोजिशनिंग का प्रमुख उपभोक्ता लाभ स्थान जागरूकता का विस्तार है। स्थान-जागरूक मोबाइल कंप्यूटिंग घर के अंदर। चूंकि मोबाइल उपकरण सर्वव्यापी हो गए हैं, अनुप्रयोगों के लिए संदर्भ जागरूकता डेवलपर्स के लिए प्राथमिकता बन गई है। हालाँकि, अधिकांश एप्लिकेशन वर्तमान में जीपीएस पर निर्भर हैं, और घर के अंदर खराब तरीके से काम करते हैं। इनडोर स्थान से लाभान्वित होने वाले अनुप्रयोगों मेंसम्मिलित हैं:

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ Magda Chelly, Nel Samama. New techniques for indoor positioning, combining deterministic and estimation methods. ENC-GNSS 2009 : European Navigation Conference - Global Navigation Satellite Systems, May 2009, Naples, Italy. pp.1 - 12. ⟨hal-01367483⟩ [1]
  2. ↑ Curran, Kevin; Furey, Eoghan; Lunney, Tom; Santos, Jose; Woods, Derek; McCaughey, Aiden (2011). "आंतरिक स्थान निर्धारण प्रौद्योगिकियों का मूल्यांकन". Journal of Location Based Services. 5 (2): 61–78. doi:10.1080/17489725.2011.562927. S2CID 6154778.
  3. ↑ Belmonte-Fernández, Ó.; Montoliu, R.; Torres-Sospedra, J.; Sansano-Sansano, E.; Chia-Aguilar, D. (2018). "इनडोर पोजिशनिंग सिस्टम के लिए अंशांकन से बचने के लिए एक रेडियोसिटी-आधारित विधि". Expert Systems with Applications. 105: 89–101. doi:10.1016/j.eswa.2018.03.054. hdl:10234/175947. S2CID 46918367.
  4. ↑ "2cm accuracy using an Indoor Positioning System". VBOX Automotive (in English). 2019-11-19.
  5. ↑ "2cm accuracy using RTK". VBOX Automotive. 2019-11-19.
  6. ↑ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2016). "CRISP: cooperation among smartphones to improve indoor position information". Wireless Networks. 24 (3): 867–884. doi:10.1007/s11276-016-1373-1. S2CID 3941741.
  7. ↑ Furey, Eoghan; Curran, Kevin; McKevitt, Paul (2012). "HABITS: A Bayesian Filter Approach to Indoor Tracking and Location". International Journal of Bio-Inspired Computation. 4 (2): 79. CiteSeerX 10.1.1.459.8761. doi:10.1504/IJBIC.2012.047178.
  8. ↑ THES, Propagation of a position in a connected network, Chelly, Magda Lilia; Samama, Nel; 2011, 2011TELE0018, [2]
  9. ↑ Yasir, M.; Ho, S.; Vellambi, B. N. (2014). "दृश्यमान प्रकाश और एक्सेलेरोमीटर का उपयोग कर इंडोर पोजिशनिंग सिस्टम". Journal of Lightwave Technology. 32 (19): 3306–3316. Bibcode:2014JLwT...32.3306Y. doi:10.1109/jlt.2014.2344772. S2CID 25188925.
  10. ↑ 10.0 10.1 Liu X, Makino H, Mase K. 2010. Improved indoor location estimation using fluorescent light communication system with a nine-channel receiver. IEICE Transactions on Communications E93-B(11):2936-44.
  11. ↑ Farid, Z.; Nordin, R.; Ismail, M. (2013). "वायरलेस इंडोर स्थानीयकरण तकनीकों और सिस्टम में हालिया प्रगति". Journal of Computer Networks and Communications. 2013: 1–12. doi:10.1155/2013/185138.
  12. ↑ 12.0 12.1 Chang, N; Rashidzadeh, R; Ahmadi, M (2010). "अंतर वाई-फाई एक्सेस पॉइंट्स का उपयोग करके मजबूत इनडोर पोजिशनिंग". IEEE Transactions on Consumer Electronics. 56 (3): 1860–7. doi:10.1109/tce.2010.5606338. S2CID 37179475.
  13. ↑ Atia, M. M.; Noureldin, A.; Korenberg, M. J. (2013). "वायरलेस लोकल एरिया नेटवर्क में इंडोर पोजिशनिंग के लिए डायनामिक ऑनलाइन-कैलिब्रेटेड रेडियो मैप्स". IEEE Transactions on Mobile Computing. 12 (9): 1774–1787. doi:10.1109/tmc.2012.143. S2CID 15669485.
  14. ↑ 14.0 14.1 14.2 Chiou, Y; Wang, C; Yeh, S (2010). "इनडोर WLANs के लिए ट्रैकिंग एल्गोरिदम का उपयोग कर एक अनुकूली स्थान अनुमानक". Wireless Networks. 16 (7): 1987–2012. doi:10.1007/s11276-010-0240-8. S2CID 41494773.
  15. ↑ 15.0 15.1 Lim, H; Kung, L; Hou, JC; Haiyun, Luo (2010). "Zero-configuration indoor localization over IEEE 802.11 wireless infrastructure". Wireless Networks. 16 (2): 405–20. doi:10.1007/s11276-008-0140-3. S2CID 17678327.
  16. ↑ 16.0 16.1 16.2 Reza, AW; Geok, TK (2009). "ग्रिड कवरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करते हुए आरएफआईडी रीडर नेटवर्क के माध्यम से इनडोर लोकेशन सेंसिंग की जांच". Wireless Personal Communications. 49 (1): 67–80. doi:10.1007/s11277-008-9556-4. S2CID 5562161.
  17. ↑ 17.0 17.1 17.2 Zhou, Y; Law, CL; Guan, YL; Chin, F (2011). "अतुल्यकालिक UWB श्रेणी माप के आधार पर आंतरिक अण्डाकार स्थानीयकरण". IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 60 (1): 248–57. Bibcode:2011ITIM...60..248Z. doi:10.1109/tim.2010.2049185. S2CID 12880695.
  18. ↑ 18.0 18.1 Schweinzer, H; Kaniak, G (2010). "अल्ट्रासोनिक उपकरण स्थानीयकरण और वायरलेस सेंसर नेटवर्क सुरक्षा के लिए इसकी क्षमता". Control Engineering Practice. 18 (8): 852–62. doi:10.1016/j.conengprac.2008.12.007.
  19. ↑ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2017). "Silent whistle: Effective indoor positioning with assistance from acoustic sensing on smartphones". 2017 IEEE 18th International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM). pp. 1–6. doi:10.1109/WoWMoM.2017.7974312. ISBN 978-1-5386-2723-5. S2CID 30783515.
  20. ↑ Positioning and orientation using image processing a 2007 research from the University of Washington. Several similar approaches have been developed and there are currently (2017) smartphone applications implementing this technology.
  21. ↑ Startup uses a smartphone to track people indoors, - About Indoor Atlass (MIT Technology Review website)
  22. ↑ Vladimir Maximov and Oleg Tabarovsky, LLC RTLS, Moscow, Russia (2013). Survey of Accuracy Improvement Approaches for Tightly Coupled ToA/IMU Personal Indoor Navigation System. Proceedings of International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, October 2013, Montbeliard, France.See publication here Archived 2014-12-05 at the Wayback Machine
  23. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad and Raja Zahilah (2015). Offline Beacon Selection-Based RSSI Fingerprinting for Location-Aware Shopping Assistance: A Preliminary Result. New Trends in Intelligent Information and Database Systems, pp. 303-312, See publication here
  24. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad and Raja Zahilah (2015). Emergency Rescue Localization (ERL) using GPS, Wireless LAN and Camera" International Journal of Software Engineering and Its Applications, Vol. 9, No. 9, pp. 217-232, https://serscjournals.org/index.php/IJSEIA/vol9_no9_2015/19.pdf[permanent dead link]
  25. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri and Mohd Murtadha Mohamad (2014). Performance Analysis of Grey-World-based Feature Detection and Matching for Mobile Positioning Systems. Sensing and Imaging, Vol. 15, No. 1, pp. 1-24 [3]
  26. ↑ Wan Mohd, Yaakob Wan Bejuri; Murtadha Mohamad, Mohd (2014). "Wireless LAN/FM Radio-based Robust Mobile Indoor Positioning: An Initial Outcome" (PDF). International Journal of Software Engineering and Its Applications. 8 (2): 313–324.[permanent dead link]
  27. ↑ Wan; Yaakob Wan Bejuri, Mohd; Murtadha Mohamad, Mohd; Sapri, Maimunah; Shafry Mohd Rahim, Mohd; Ahsenali Chaudry, Junaid (2014). "स्वचालित व्हीलचेयर नेविगेशन सिस्टम के लिए स्थानिक सहसंबंध-आधारित विशेषता का पता लगाने और मिलान का प्रदर्शन मूल्यांकन". International Journal of Intelligent Transportation Systems Research. 12 (1): 9–19. doi:10.1007/s13177-013-0064-x. S2CID 3478714.
  28. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Wan Mohd Nasri Wan Muhamad Saidin, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri and Kah Seng Lim (2013). Ubiquitous Positioning: Integrated GPS/Wireless LAN Positioning for Wheelchair Navigation System. Intelligent Information and Database Systems, Vol. 7802, pp. 394-403, See publication here
  29. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Maimunah Sapri and Mohd Adly Rosly (2012). Ubiquitous WLAN/Camera Positioning using Inverse Intensity Chromaticity Space-based Feature Detection and Matching: A Preliminary Result. International Conference on Man-Machine Systems 2012 (ICOMMS 2012). See publication here
  30. ↑ Z. Horvath, H. Horvath (2014): The Measurement Preciseness of the GPS Built in Smartphones and Tablets, International Journal on Electronics and Communication Technology, issue 1, pp 17-19, [4]
  31. ↑ "GNSS Indoors — Fighting The Fading, Part 1 - Inside GNSS". www.insidegnss.com. 2008-03-12. Archived from the original on 2018-01-10. Retrieved 2009-10-18.
  32. ↑ 32.0 32.1 "सिंटोनी भूमिगत होकर ऊंचा उठता है". November 2016.
  33. ↑ Furey, Eoghan; Curran, Kevin; McKevitt, Paul (2012). "पहले उत्तरदाताओं की सहायता के लिए संभाव्य इंडोर ह्यूमन मूवमेंट मॉडलिंग". Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing. 3 (5): 559–569. doi:10.1007/s12652-012-0112-4. S2CID 16611408.
  34. ↑ Violettas, G. E.; Theodorou, T. L.; Georgiadis, C. K. (August 2009). "Net Argus: An SNMP Monitor & Wi-Fi Positioning, 3-tier Application Suite". 2009 Fifth International Conference on Wireless and Mobile Communications. pp. 346–351. doi:10.1109/ICWMC.2009.64. ISBN 978-1-4244-4679-7. S2CID 23482772.
  35. ↑ P. Bahl and V. N. Padmanabhan, "RADAR: an in-building RF-based user location and tracking system," in Proceedings of 19th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM '00), vol. 2, pp. 775–784, Tel Aviv.Israel, March 2000.
  36. ↑ Youssef, Moustafa; Agrawala, Ashok (2007-01-04). "Horus स्थान निर्धारण प्रणाली". Wireless Networks. 14 (3): 357–374. doi:10.1007/s11276-006-0725-7. ISSN 1022-0038. S2CID 62768948.
  37. ↑ Y. Chen and H. Kobayashi, "Signal strength based indoor geolocation," in Proceedings of the IEEE International Conference on Communications (ICC '02), vol. 1, pp. 436–439, New York, NY, USA, April–May 2002.
  38. ↑ Golovan A. A. et al. Efficient localization using different mean offset models in Gaussian processes //2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). – IEEE, 2014. – С. 365-374.[5]
  39. ↑ Hähnel B. F. D., Fox D. Gaussian processes for signal strength-based location estimation //Proceeding of robotics: science and systems. – 2006.[6]
  40. ↑ Ferris B., Fox D., Lawrence N. D. Wifi-slam using gaussian process latent variable models //IJCAI. – 2007. – Т. 7. – №. 1. – С. 2480-2485.[https://web.archive.org/web/20221224110401/https://www.aaai.org/Papers/IJCAI/2007/IJCAI07-399.pdf Archived 2022-12-24 at the Wayback Machine]
  41. ↑ Lymberopoulos, Dimitrios; Liu, Jie; Yang, Xue; Roy Choudhury, Romit; Handziski, Vlado; Sen, Souvik (2015). एक यथार्थवादी मूल्यांकन और इनडोर स्थान प्रौद्योगिकियों की तुलना. pp. 178–189. doi:10.1145/2737095.2737726. ISBN 9781450334754. S2CID 1028754. {{cite book}}: |journal= ignored (help)
  42. ↑ Laoudias, C.; Constantinou, G.; Constantinides, M.; Nicolaou, S.; Zeinalipour-Yazti, D.; Panayiotou, C. G. (2012). "The Airplace Indoor Positioning Platform for Android Smartphones". 2012 IEEE 13th International Conference on Mobile Data Management. pp. 312–315. doi:10.1109/MDM.2012.68. ISBN 978-1-4673-1796-2. S2CID 14903792. (Best Demo Award)
  43. ↑ "बीकन के बारे में वह सब कुछ जो आप हमेशा जानना चाहते थे". Bright Talk. Retrieved 2014-06-12.
  44. ↑ "Apple हर बड़ी इमारत के अंदर का नक्शा बनाने के लिए एक विशाल परियोजना शुरू कर रहा है". Business Insider. Retrieved 2014-06-12.
  45. ↑ "Apple Inc. iBeacon माइक्रोमैपिंग के साथ रिटेल में क्रांति ला सकता है". ValueWalk. January 2014. Retrieved 2014-06-12.
  46. ↑ "म्यूजिक सिटी सेंटर ने वेफाइंडिंग ऐप का अनावरण किया". Retrieved 2014-11-28.
  47. ↑ "म्यूजिक सिटी सेंटर ऐप आगंतुकों का मार्गदर्शन करता है". The Tennessean. Retrieved 2014-11-28.
  48. ↑ Pourhomayoun; Jin; Fowler (2012). "Spatial Sparsity Based Indoor Localization in Wireless Sensor Network for Assistive Healthcare Systems" (PDF). Embc2012.
  49. ↑ C.R. Comsa, et al.,“Source Localization Using Time Difference Of Arrival Within A Sparse Representation Framework”, ICASSP, 2011.
  50. ↑ Wen, Fuxi, and Chen Liang. "Fine-grained indoor localization using single access point with multiple antennas." IEEE Sensors Journal 15.3 (2014): 1538-1544.
  51. ↑ Ahmad Bazzi, Dirk TM Slock, and Lisa Meilhac. "Single snapshot joint estimation of angles and times of arrival: A 2D Matrix Pencil approach." 2016 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE, 2016.
  52. ↑ Zhan Jie; Liu HongLi; Tanjian (December 2010). "वायरलेस सेंसर नेटवर्क के RSSI पर आधारित सटीकता पर शोध". The 2nd International Conference on Information Science and Engineering: 2338–2341. doi:10.1109/ICISE.2010.5691135. ISBN 978-1-4244-7616-9. S2CID 14465473.
  53. ↑ "रेसलॉजिक ने VBOX इंडोर पोजिशनिंग सिस्टम की शुरुआत की". 2018-09-24.
  54. ↑ Lee, Yong Up; Kavehrad, Mohsen;, "Long-range indoor hybrid localization system design with visible light communications and wireless network," Photonics Society Summer Topical Meeting Series, 2012 IEEE, vol., no., pp.82-83, 9–11 July 2012 See publication here
  55. ↑ "Geospatial World August 2014" (PDF). {{cite magazine}}: Cite magazine requires |magazine= (help)
  56. ↑ Foxlin, Eric (1 November 2005). "शू-माउंटेड जड़त्वीय सेंसर के साथ पैदल यात्री ट्रैकिंग". IEEE Computer Graphics and Applications. 25 (6): 38–46. doi:10.1109/MCG.2005.140. PMID 16315476. S2CID 19038276.
  57. ↑ Bose, Subhojyoti; Gupta, Amit K.; Handel, Peter (2017). "On the noise and power performance of a shoe-mounted multi-IMU inertial positioning system". 2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). pp. 1–8. doi:10.1109/IPIN.2017.8115944. ISBN 978-1-5090-6299-7. S2CID 19055090.
  58. ↑ Gupta, Amit K.; Skog, Isaac; Handel, Peter (2015). "Long-term performance evaluation of a foot-mounted pedestrian navigation device". 2015 Annual IEEE India Conference (INDICON). pp. 1–6. doi:10.1109/INDICON.2015.7443478. ISBN 978-1-4673-7399-9. S2CID 33398667.
  59. ↑ Nilsson, John-Olof; Gupta, Amit K.; Handel, Peter (2014). "Foot-mounted inertial navigation made easy". 2014 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). pp. 24–29. doi:10.1109/IPIN.2014.7275464. ISBN 978-1-4673-8054-6. S2CID 898076.
  60. ↑ Zhang, Wenchao; Li, Xianghong; Wei, Dongyan; Ji, Xinchun; Yuan, Hong (2017). "A foot-mounted PDR system based on IMU/EKF+HMM+ZUPT+ZARU+HDR+compass algorithm". 2017 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). pp. 1–5. doi:10.1109/IPIN.2017.8115916. ISBN 978-1-5090-6299-7. S2CID 19693291.
  61. ↑ Simultaneous localization and mapping
  62. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). A Proposal of Emergency Rescue Location (ERL) using Optimization of Inertial Measurement Unit (IMU) based Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM). International Journal of Smart Home. Vol 9: No.12, pp: 9-22.https://serscjournals.org/index.php/IJSH/vol9_no12_2015/2.pdf
  63. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimisation of Emergency Rescue Location (ERL) using KLD Resampling: An Initial Proposal. International Journal of u- and e- Service, Science and Technology. Vol 9: No.2, pp: 249-262. https://serscjournals.org/index.php/IJUNESST/vol9_no2/25.pdf[permanent dead link]
  64. ↑ Wan Mohd Yaakob Wan Bejuri, Mohd Murtadha Mohamad, Raja Zahilah (2015). Optimization of Rao-Blackwellized Particle Filter in Activity Pedestrian Simultaneously Localization and Mapping (SLAM): An Initial Proposal. International Journal of Security and Its Applications. Vol 9: No.11, pp: 377-390. https://serscjournals.org/index.php/IJSIA/vol9_no11_2015/35.pdf[permanent dead link]
  65. ↑ "इनडोर नेविगेशन के लिए सेंसर फ्यूजन और मानचित्र सहायता". Archived from the original on 2010-04-28.
  66. ↑ "Pedestrian localization for indoor environments" (PDF).
  67. ↑ Carboni, Davide; Manchinu, Andrea; Marotto, Valentina; Piras, Andrea; Serra, Alberto (2015). "Infrastructure-free indoor navigation: a case study". Journal of Location Based Services. 9: 33–54. doi:10.1080/17489725.2015.1027751. S2CID 34080648.
  68. ↑ Qiu, Chen; Mutka, Matt (2017). "Self-improving indoor localization by profiling outdoor movement on smartphones". 2017 IEEE 18th International Symposium on a World of Wireless, Mobile and Multimedia Networks (WoWMoM). pp. 1–9. doi:10.1109/WoWMoM.2017.7974311. ISBN 978-1-5386-2723-5. S2CID 8560911.
  69. ↑ "Wearables come in for a refit".
  70. ↑ Daniş, F. Serhan; Naskali, A. Teoman; Cemgil, A. Taylan; Ersoy, Cem (2022). "उच्च परिशुद्धता स्थिति एनोटेशन के साथ एक इनडोर स्थानीयकरण डेटासेट और डेटा संग्रह ढांचा". Pervasive and Mobile Computing. 81: 101554. arXiv:2209.02270. doi:10.1016/j.pmcj.2022.101554. S2CID 246887116.
  71. ↑ Al-Ahmadi, Abdullah; Qasaymeh, Yazeed Mohammad; R. P., Praveen; Alghamdi, Ali (2019). "इंडोर वेव प्रोपेगेशन मॉडलिंग के लिए बायेसियन दृष्टिकोण". Progress in Electromagnetics Research M. 83: 41–50. doi:10.2528/pierm19042804. ISSN 1937-8726.
  72. ↑ Daniş, F. Serhan; Cemgil, A. Taylan; Ersoy, Cem (2021). "ब्लूटूथ लो एनर्जी बीकन के साथ इंडोर पोजिशनिंग और ट्रैकिंग के लिए अनुकूली अनुक्रमिक मोंटे कार्लो फ़िल्टर". IEEE Access. 9: 37022–37038. doi:10.1109/ACCESS.2021.3062818.
  73. ↑ Bai, Y; Jia, W; Zhang, H; Mao, Z. H.; Sun, M (2014). दृष्टिबाधित व्यक्तियों के लिए लैंडमार्क आधारित इनडोर पोजीशनिंग. 12th International Conference on Signal Processing (ICSP). Vol. 2014. pp. 678–681. doi:10.1109/ICOSP.2014.7015087. ISBN 978-1-4799-2186-7. PMC 4512241. PMID 26213718.
  74. ↑ Gaith Saqer (March 2010). "Junaio 2.0 First Indoor Social Augmented Reality App at SXSW With Developers API". Archived from the original on 2010-03-12.
  75. ↑ "Fraunhofer IIS uses Awiloc indoor positioning magic to guide museum patrons".
  76. ↑ Qiu, C.; Mutka, M. W. (2015-10-01). AirLoc: Mobile Robots Assisted Indoor Localization. pp. 407–415. doi:10.1109/MASS.2015.10. ISBN 978-1-4673-9101-6. S2CID 13133026. {{cite book}}: |journal= ignored (help)

बाहरी संबंध

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