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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.6
- 수록면
- 15 - 21 (7page)
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Indoor localization systems based on wireless sensor networks have been used for tracking the locations of human, robots, and equipment in diverse field of industry. To reduce bad effects of noises in indoor environments, many localization systems adopt filters. By using filters, we can suppress measurement noises and obtain accurate localization results. In recent years, localization systems require the ability of real-time processing as well as the noise suppression ability. Thus, fast computation speed is required for filters. In this paper, we investigate the performances of the three nonlinear filters, such as the extended Kalman filter, unscented Kalman filter, and particle filter, in a human localization problem. We present simulation results and performance analysis of three nonlinear filters in terms of localization accuracy and computation speed.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Indoor human localization scheme
3. Simulation results
4. Conclusion
References
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