On Monte Carlo Smoothing in Multi Sensor Indoor Localisation

Frank Ebner, Toni Fetzer and Frank Deinzer

Faculty of Computer Science and Business Information Systems University of Applied Sciences Würzburg-Schweinfurt Würzburg, Germany {frank.ebner, toni.fetzer, frank.deinzer}@fhws.de

Marcin Grzegorzek

Pattern Recognition Group University of Siegen Siegen, Germany {marcin.grzegorzek}@uni-siegen.de

Abstract—

I. Introduction

Smoothing Smoothing Smoothing

II. Related Work III. Recursive State Estimation IV. Transition V. Smoothing

Test

VI. Experiments

ddd [1] dddd

• Vorwrtsschritt die Ergebnisse und Probleme beschreiben. Zeitlicher Verzug etc.

• Fixed-Interval Smoothing mit beiden Methoden. Was

wird besser? Warum?

AUf die schlechte Performance eingehen fr was knnte man es nutzen?

• Fixed-lag Smoothing der beiden Methoden

erstmal ergebnisse mit 3 unterschiedlichen lags. 5, 30, 50 oder so

Fehlerplot wie beim fusion paper. wo ist der error besonders hoch, warum? warum wurde er besser?

welche anwendungen gibt es da jeweils?

plot mit kurven die den fehler bei den unterschiedlichen lag lngen angibt.

• Fixed-lag gap

einen offset (gap) im smoothing. was bringt es? sinnvoll?

VII. Conclusion References

[1] V. Honkavirta, T. Perl, S. Ali-Lytty, and R. Piche, “A comparative survey of wlan location fingerprinting methods,” Workshop on Positioning, Navigation and Communication, vol. 6, no. 1, pp. 243–251, 2009.