Sample-based Probabilistic Estimation for Indoor Positioning and Tracking Under Ranging Uncertainty ; Abtastungsbasierte probabilistische Schätzung für Indoor-Positionierung und Verfolgung unter der Unsicherheit der Entfernungsmessung

List of Notations v List of Algorithms v List of Figures vii List of Tables xi 1 Introduction 1 1.1 What Makes Indoor Positioning Attractive? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1 1.2 Indoor Positioning Systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2 1.2.1 Positioning measurement techniques . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3 1.2.2 Positioning estimation methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.2.3 Comparison of positioning systems . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3 Practical Probabilistic Positioning Algorithms . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.3.1 Motivation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3.2 Practical considerations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.4 Research Content . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4.1 Modeling the uncertainty of indoor RF ranging . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4.2 From non-sequential to sequential positioning . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.3 NLOS mitigation and smoothing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.5 Thesis Outline . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2 Existing Probabilistic Approaches for Range-based Positioning 13 2.1 Bayesian Range-based Positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.1 Basis of Bayesian inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.1.2 Dynamical models of Bayesian inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 2.2 Approximation to Bayesian Positioning . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.1 Minimum Mean Square Error (MMSE) estimation . . . . . . . . . . . . . 17 2.2.2 Maximum A Posteriori (MAP) estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 2.2.3 Maximum Likelihood (ML) estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2.4 Least-square (LS) estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.3 Sample-based Probabilistic Positioning . . . . ...