แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Improving accuracy of an AoA-based Wi-Fi indoor localization using Kalman filter

Organization : Mahidol University. Faculty of Information and Communication Technology and Integrative Computational BioScience Center
Email : boonsit.yim@mahidol .ac.th

Organization : Mahidol University. Information and Communication Technology
Email : vichhaiyserey@gmail.com
keyword: Indoor localization
ThaSH: Kalman filtering
; Positioning
ThaSH: Estimation theory
ThaSH: Geographic information systems
ThaSH: Location-based services
Abstract: Indoor location-based system (Indoor LBS) has increasingly attracted attentions in research and industrial community in the recent years. However, the adoption of indoor LBS is still slow due to many obstacles, in particular, its low accuracy performance. Many real-world applications require challenging performance targets such as real-time operation, high accuracy, and energy efficiency. In order to meet the requirements, fast and accurate positioning methods are necessary. However, noise from interference and multipath in the indoor environment is one of the most important factors preventing accurate and stable positioning. Since it is difficult to make changes to the sensor technologies especially in the hardware, improving the accuracy of indoor positioning by removing noise from the positioning measurement offers an effective solution to the accuracy problem for indoor LBS. We propose a Kalman Filter method which could be applied to the measurements of the indoor LBS. The result from the experiment shows that the positioning accuracy has improved for over 40 percent for static positioning.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2020
Modified: 2023-11-17
Issued: 2023-11-17
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology North Bangkok Faculty of Applied Science. The 17th International Joint Conference on Computer Science and Software Engineering (JCSSE 2020) (pp.155-159). Bangkok : King Mongkut's University of Technology North Bangkok
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 JCSSE 2020pp.155-159.pdf 5.55 MB
ใช้เวลา
0.02608 วินาที

Boonsit Yimwadsana
Title Contributor Type
Improving accuracy of an AoA-based Wi-Fi indoor localization using Kalman filter
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Boonsit Yimwadsana;Vichhaiy Serey

บทความ/Article
Leveraging machine learning for estimating relationship model through empirical scientific data
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Boonsit Yimwadsana

บทความ/Article
Vichhaiy Serey
Title Contributor Type
Improving accuracy of an AoA-based Wi-Fi indoor localization using Kalman filter
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Boonsit Yimwadsana;Vichhaiy Serey

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 5
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 7,125
รวม 7,130 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 301,390 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,687 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 501 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 102 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 30 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 17 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 8 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 5 ครั้ง
รวม 303,740 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.212