Comparing measurement and state vector data fusion algorithms for mobile phone tracking using a-GPS and U-TDOA measurements

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F15%3A86097025" target="_blank" >RIV/61989100:27240/15:86097025 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_49" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_49</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-19644-2_49" target="_blank" >10.1007/978-3-319-19644-2_49</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Comparing measurement and state vector data fusion algorithms for mobile phone tracking using a-GPS and U-TDOA measurements

Popis výsledku v původním jazyce

Multi-Sensor Data Fusion (MSDF) becomes one research area in different disciplines including science and engineering. To enhance reliability and accuracy of sensor measurements' multisensory data fusion techniques are applied. The aim of this paper is toevaluate estimation performance of measurement fusion and state vector fusion algorithms in tracking a moving mobile phone along all journey of a vehicle. These two algorithms based on Kalman Filter are implemented in the tracking system. Performance evaluation is computed using MATLAB and the analysis show position and velocity estimation accuracy of measurement fusion algorithm is better than state vector fusion algorithm. (C) Springer International Publishing Switzerland 2015.

Název v anglickém jazyce

Comparing measurement and state vector data fusion algorithms for mobile phone tracking using a-GPS and U-TDOA measurements

Popis výsledku anglicky

Multi-Sensor Data Fusion (MSDF) becomes one research area in different disciplines including science and engineering. To enhance reliability and accuracy of sensor measurements' multisensory data fusion techniques are applied. The aim of this paper is toevaluate estimation performance of measurement fusion and state vector fusion algorithms in tracking a moving mobile phone along all journey of a vehicle. These two algorithms based on Kalman Filter are implemented in the tracking system. Performance evaluation is computed using MATLAB and the analysis show position and velocity estimation accuracy of measurement fusion algorithm is better than state vector fusion algorithm. (C) Springer International Publishing Switzerland 2015.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2015

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Lecture Notes in Computer Science. Volume 9121

ISBN

978-3-319-19643-5

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

592-604

Název nakladatele

Springer Verlag

Místo vydání

London

Místo konání akce

Bilbao

Datum konání akce

22. 6. 2015

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—