Verbesserung von BLE Fingerabdruck-Radiokarten: Eine Methode basierend auf Fuzzy-Clustering und gewichteter Interpolation

Konventionelle Lokalisierungsmethoden wie GNSS stoßen in Innenräumen an Grenzen hinsichtlich Genauigkeit, Energieverbrauch und Kosten. Die Technologie Bluetooth Low Energy (BLE) und die Fingerabdruckmethode haben sich als beliebte Optionen für Kurzstreckennetze herausgestellt. Obwohl die lokalisierungsbasierte Methode auf Fingerabdrücken eine genaue Positionsschätzung bietet, leidet sie unter Nachteilen wie der Notwendigkeit einer vollständigen Karte und häufigen Kartenaktualisierungen. Um das Problem unvollständiger Signal-Karten zu lösen, schlägt diese Studie einen neuartigen Ansatz vor, der Fuzzy-Clustering einbezieht, um Kandidatenstandorte zu generieren, und gewichtete Interpolation, um den endgültigen Standort zu schätzen, indem der Einfluss von Wänden auf das Signal der Umgebung berücksichtigt wird. Ein Neuronales Netzwerk (NN) wird verwendet, um die Position des Objekts in Bezug auf Wände zu approximieren, was präzise Gewichte für die Kandidatenpositionen liefert und die Schätzgenauigkeit verbessert. Die Evaluierungsergebnisse aus einer Büroumgebung zeigen eine bemerkenswerte Verbesserung der Positionierungsgenauigkeit um 15 %, was das Potenzial unseres Ansatzes für anwendungsgetriebene Industrieprojekte bestätigt.