Magicol: Indoor Localization Using Pervasive Magnetic Field and Opportunistic WiFi Sensing

计算机科学 跟踪(教育) 地球磁场 实时计算 过程(计算) 传感器融合 领域(数学) 磁场 人工智能 心理学 教育学 数学 量子力学 操作系统 物理 纯数学
作者
Yuanchao Shu,Bo Cheng,Guobin Shen,Chunshui Zhao,Liqun Li,Feng Zhao
出处
期刊:IEEE Journal on Selected Areas in Communications [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:33 (7): 1443-1457 被引量:327
标识
DOI:10.1109/jsac.2015.2430274
摘要

Anomalies of the omnipresent earth magnetic (i.e., geomagnetic) field in an indoor environment, caused by local disturbances due to construction materials, give rise to noisy direction sensing that hinders any dead reckoning system. In this paper, we turn this unpalatable phenomenon into a favorable one. We present Magicol, an indoor localization and tracking system that embraces the local disturbances of the geomagnetic field. We tackle the low discernibility of the magnetic field by vectorizing consecutive magnetic signals on a per-step basis, and use vectors to shape the particle distribution in the estimation process. Magicol can also incorporate WiFi signals to achieve much improved positioning accuracy for indoor environments with WiFi infrastructure. We perform an in-depth study on the fusion of magnetic and WiFi signals. We design a two-pass bidirectional particle filtering process for maximum accuracy, and propose an on-demand WiFi scan strategy for energy savings. We further propose a compliant-walking method for location database construction that drastically simplifies the site survey effort. We conduct extensive experiments at representative indoor environments, including an office building, an underground parking garage, and a supermarket in which Magicol achieved a 90 percentile localization accuracy of 5 m, 1 m, and 8 m, respectively, using the magnetic field alone. The fusion with WiFi leads to 90 percentile accuracy of 3.5 m for localization and 0.9 m for tracking in the office environment. When using only the magnetism, Magicol consumes 9 × less energy in tracking compared to WiFi-based tracking.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
刚刚
成就宛完成签到,获得积分10
刚刚
宏hong完成签到,获得积分10
1秒前
lunky发布了新的文献求助10
1秒前
zldashuaige发布了新的文献求助10
1秒前
与非发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
小青椒完成签到,获得积分0
2秒前
2秒前
2秒前
2秒前
无情的踏歌应助Sikii采纳,获得20
3秒前
luoshiwen发布了新的文献求助10
3秒前
充电宝应助风68采纳,获得10
3秒前
愉快怀绿完成签到,获得积分10
3秒前
yezi完成签到,获得积分10
3秒前
澳子哥完成签到,获得积分10
3秒前
orixero应助郝嘉采纳,获得10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
长情诗蕾发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
小蘑菇应助秦秦采纳,获得10
5秒前
开灯人和关灯人完成签到,获得积分10
5秒前
屯屯鱼发布了新的文献求助10
5秒前
hj完成签到,获得积分10
5秒前
zwl发布了新的文献求助10
6秒前
蔡蔡发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
彭于晏应助黎子采纳,获得10
7秒前
学术废物完成签到,获得积分10
7秒前
薇薇发布了新的文献求助10
7秒前
Orange应助海潮飞翔采纳,获得10
8秒前
WUDADABUDANI发布了新的文献求助20
8秒前
可爱的梦柏完成签到,获得积分10
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
勤恳香之完成签到 ,获得积分10
8秒前
冬藏完成签到 ,获得积分10
8秒前
8秒前
cjypdf发布了新的文献求助10
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Forensic and Legal Medicine Third Edition 5000
Introduction to strong mixing conditions volume 1-3 5000
Agyptische Geschichte der 21.30. Dynastie 3000
„Semitische Wissenschaften“? 1510
从k到英国情人 1500
Cummings Otolaryngology Head and Neck Surgery 8th Edition 800
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5765854
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5563108
关于积分的说明 15410479
捐赠科研通 4900307
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2636383
邀请新用户注册赠送积分活动 1584596
关于科研通互助平台的介绍 1539869