Wir schätzen den Standort eines bestimmten Ziels ab, wobei wir die Privatsphäre der Standorte und Messungen der Beobachter garantieren. Dann schlagen wir drei verschiedene Algorithmen vor, um gemeinsam Zeitsynchronisations- und Lokalisierungsprobleme auf verteilte Weise zu lösen. Als nächstes schlagen wir einen ereignisgesteuerten Diffusions-Kalman-Filter vor. Dann wird die Erreichbarkeitsanalyse genutzt, um eine Sicherheitsschicht zu etablieren, die sichere Schätzungsanteile für den verteilten Kalman-Filter liefert. Schließlich schlagen wir einen Pointing-Ansatz für die Interaktion mit Geräten als Anwendung zur genauen Lokalisierung vor.
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Wir schätzen den Standort eines bestimmten Ziels ab, wobei wir die Privatsphäre der Standorte und Messungen der Beobachter garantieren. Dann schlagen wir drei verschiedene Algorithmen vor, um gemeinsam Zeitsynchronisations- und Lokalisierungsprobleme auf verteilte Weise zu lösen. Als nächstes schlagen wir einen ereignisgesteuerten Diffusions-Kalman-Filter vor. Dann wird die Erreichbarkeitsanalyse genutzt, um eine Sicherheitsschicht zu etablieren, die sichere Schätzungsanteile für den verteilten...
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