基于RSSI收集的室内环境数据集是用蓝牙设备收集的
Yuri Assayag1, Horacio Oliveira1, Max Lima1
1Institute of Computing, Federal University of Amazonas, Amazonas, Brazil.
Data in brief
|July 29, 2024
概括
这项研究收集了来自11个移动设备的蓝牙低能耗 (BLE) 信号数据,用于室内定位研究的150个测试点. 该数据集有助于开发准确的室内定位模型.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 电气工程 电气工程
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
背景情况:
- 准确的室内定位对于各种应用至关重要,包括导航,资产跟踪和增强现实.
- 现有的室内定位系统经常面临准确性,可扩展性和成本效益方面的挑战.
- 蓝牙低能耗 (BLE) 为低功耗,经济高效的室内定位提供了一个有前途的技术.
研究的目的:
- 为开发和评估使用BLE.的室内定位系统提供一个全面的数据集.
- 为研究人员提供现实世界的实验数据,以推进室内定位算法.
- 为了促进创建更强大,更精确的室内定位解决方案.
主要方法:
- 在现实室内环境中进行数据收集实验.
- 使用了11个移动设备和15个固定BLE结.
- 从移动设备记录到150个不同的测试点的结点的接收信号强度指标 (RSSI) 值.
- 收集相关数据,包括设备识别,测试点坐标和房间标签.
主要成果:
- 创建了一个结构化数据集,包含RSSI测量,设备信息和时空数据.
- 数据集捕捉了对算法训练和验证至关重要的现实信号变化.
- 数据被组织成易于访问的CSV文件,用于广泛的研究实用性.
结论:
- 发布的数据集为室内定位研究社区提供了宝贵的资源.
- 这些数据可以对基于机器学习和其他室内定位技术的进步做出重大贡献.
- 这一数据集的可用性将加速实用和高性能室内定位系统的开发.
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