experiments


wir betrachten nur die fest-installierten APs die man meist anhand einer bestimmten mac-range  ausmachen kann
portable geraete von studenten, beamer, aehnliches werden ignoriert

modell direkt fuer den gelaufenen pfad optimiert (also wirklich jede wifi messung direkt auf den ground-truth)
der fehler wird zwar kleiner, ist aber immernoch deutlich spürbar. das spricht dafür, dass das modell einfach nicht
gut geeignet ist.

optimierungs input: alle 4 walks samt ground-truth
dann kommt fuer die 4 typen [fixed, all same par, each par, each par pos]
log probability 50 75,	meter 50, 75

path1
31.8|38.9		7.8|11.6
27.3|36.8		7.2|9.8
24.0|30.3		5.8|10.24
22.9|29.9		5.0|7.6

hoherer fehler weil mehr outdoor anteil
path2
32.0|42.4		12.6|20.9
28.4|35.2		10.1|16.1
27.0|34.0		7.0|10.1
25.4|33.3		8.0|17.2


je mehr outdoor, desto schlechter wird es.
outdoor schadet auch der optimierung
outdoor schadet mehr als indoor, weil das wifi modell fuer indoor noch halbwegs passt
aber fuer outdoor so garned


fenster sind metallbedampft und schirmen stark ab
siehe beispielgrafik

gps wird so schnell nicht warm, versagt denn auf dem hof als hilfestellung

reines wifi eval mittels num-opt springt stark durch die gegend
d.h. das bewegungsmodell rettet uns
kann man auch testen wenn man beim particle-filter das resampling ganz aus macht


\input{gfx/compare-wifi-in-out.tex}
starker einfluss der glasscheiben.. 3 meter nach dem AP ist nur noch sehr wenig uebrig

ware das grid-model nicht da, wuerde der outdoor teil richtig schlecht laufen,
weil das wlan hier absolut ungenau ist.. da die partikel aber aufgrund des vorherigen
walks schon recht dicht beisamen sind, kittet das das ganze sehr gut.
kann man testen, indem man z.B. weniger resampling macht und mehr alte partikel aufhebt.
geht sofort kaputt sobald man aus dem gebäude raus kommt

signalstaerke limitieren, wie : alles was im model oder scan < -90 ist, wird auf -90 abgeschnitten hilft
zwar an manchen stellen, im groben und ganzen führt es aber eher zu fehlern als zu verbesserungen.
zudem ist zu erwarten, dass diese zahl stark vom geraet/hardware abhaengt

jeweils beim weighting die niedrigste wifi probability weglassen [je nach particle also ein anderer AP]
bringt auch nicht immer was.. killt gelegentlich floor-changes. zudem stehen am ende nur sehr wenige
APs zur verfügung. da einen zu ignorieren, macht noch mehr kaputt

auch ein versuch wie werfe alle APs aus dem handy-scan weg, die kleiner -90 sind, birgt die selben risiken
es scheint wirklich am sinnvollsten, die scan-daten einfach 1:1 zu nehmen wie sie sind


kurz vor ende von path 2 will die estimation nicht in die cafeteria, weil ein paar particle
die treppe richtung h.1.5 hochgehen und durch das wlan sehr sehr hoch gewichtet werden.
die mittelwert-estimation versagt hier


\input{gfx/wifi-opt-error-hist-methods.tex}

\input{gfx/wifi-opt-error-hist-stair-outdoor.tex}
outdoor hat insgesamt nicht all zu viel einfluss, da die meisten APs
an den outdoor punkten kaum gesehen werden. auf einzelne APs kann
der einfluss jedoch recht groß sein, siehe den fingerprint plot von
dem einen ausgewählten AP
