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2016-05-02 15:06:47 +02:00
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@@ -1,16 +1,20 @@
\section{Experiments}
ddd \cite{Ville09} dddd
%Es gibt zwei Arten von fehlern. Mit zeitlicher und ohne zeitliche Information.
%Smoothing mit großen lag kann die zeitliche information schwer halten. das liegt hauptsächlich daran, das im smoothing nur die relativen positionsinfos genutzt werden. das wi-fi wird nicht beachtet und deswegen können absolute justierungen der position (sprünge) nur sehr schlecht abgefedert werden.
Evaluation:
\begin{itemize}
\item Filter ist immer der gleiche mit MultiPathPrediction und Importance Factors
\item FBS Interval mit 500 und 7500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item BS Interval mit 500 zu 50 und 7500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item FBS Lag = 5 mit 500 und 7500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item BS Lag = 5 mit 500 zu 50 und 7500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item FBS Interval mit 500 und 2500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item BS Interval mit 500 zu 100 und 2500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item FBS Lag = 5 mit 500 und 2500 Partikeln auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item BS Lag = 5 mit 500 zu 100 und 2500 zu 500 Partikeln auf auf 4 Pfaden mit SimpleSmoothingTrans
\item BS Lag zu Error Plot. Lag von 0 bis 100, wie verhält sich der Error. Am besten auf Pfad 4 mit SimpleSmoothingTrans.
\item BS Lag = 5 mit 500 Partikeln auf einem Pfad der manuell angepasst ist (mach ich) mit DijkstraTrans.
\end{itemize}