Hyppää sisältöön
    • FI
    • ENG
  • FI
  • /
  • EN
OuluREPO – Oulun yliopiston julkaisuarkisto / University of Oulu repository
Näytä viite 
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
  •   OuluREPO etusivu
  • Oulun yliopisto
  • Avoin saatavuus
  • Näytä viite
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Collaborative positioning mechanism using Bayesian probabilistic models for industry verticals

de Lima, Carlos H. M.; Saloranta, Jani; Latva-aho, Matti (2019-10-21)

 
Avaa tiedosto
nbnfi-fe2020041719040.pdf (366.8Kt)
nbnfi-fe2020041719040_meta.xml (32.44Kt)
nbnfi-fe2020041719040_solr.xml (29.80Kt)
Lataukset: 

URL:
https://doi.org/10.1109/ISWCS.2019.8877302

de Lima, Carlos H. M.
Saloranta, Jani
Latva-aho, Matti
Institute of Electrical and Electronics Engineers
21.10.2019

C. H. M. de Lima, J. Saloranta and M. Latva-aho, "Collaborative Positioning Mechanism Using Bayesian Probabilistic Models for Industry Verticals," 2019 16th International Symposium on Wireless Communication Systems (ISWCS), Oulu, Finland, 2019, pp. 315-319, https://doi.org/10.1109/ISWCS.2019.8877302

https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
© 2019 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
https://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
doi:https://doi.org/10.1109/ISWCS.2019.8877302
Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020041719040
Tiivistelmä

Abstract

In this paper, we develop a collaborative positioning mechanism which uses Bayesian probabilistic models to combine multidimensional sensory data and localize target nodes over the network deployment area. Herein, heterogeneous anchor nodes with distinct radio access technologies and experiencing various radio channel features implement a joint sensor fusion and positioning system for industry verticals. The proposed mechanism also relies on a modern network architecture whereby devices offload high-demand computation to more capable edge servers which then estimate the target node position after gathering anchors measurements and prior history. Kernel density estimation results are used to show that edge servers implementing Bayesian-based sensor fusion and positioning system effectively estimate the target node location when using hybrid metrics and combining past and current sensory inputs.

Kokoelmat
  • Avoin saatavuus [37793]
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen
 

Selaa kokoelmaa

NimekkeetTekijätJulkaisuajatAsiasanatUusimmatSivukartta

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
oulurepo@oulu.fiOulun yliopiston kirjastoOuluCRISLaturiMuuntaja
SaavutettavuusselosteTietosuojailmoitusYlläpidon kirjautuminen