Show simple item record

dc.date.accessioned2019-05-06T14:44:46Z
dc.date.available2019-05-06T14:44:46Z
dc.date.issued2019
dc.identifierdoi:10.17170/kobra-20190226208
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/11188
dc.language.isoger
dc.subjectImplizite Positionierungger
dc.subjectSmartphoneger
dc.subjectKompassger
dc.subjectMustererkennungger
dc.subject.ddc004
dc.titleImplizite Positionierung unter Nutzung des Smartphone-Kompassesger
dc.typeDissertation
dcterms.abstractDer Ort, an dem ein Nutzer sich in einem Gebäude aufhält, spielt für technische Dienste wie Heimautomatisierung eine zentrale Rolle. In dieser Dissertation wird die Implizite Positionierung vorgestellt, ein neues Verfahren, das den Aufenthaltsort eines Nutzers mittels des Kompasses eines Smartphones erkennt, das der Nutzer bei sich trägt. Das Verfahren findet in den Kompassdaten Muster, die entstehen, wenn Nutzer durch Flure, Treppen, etc. oder um Ecken gehen. Da die Ausrichtungen dieser Orte die Nutzer in ihrer Fortbewegungsrichtung beeinflussen, ähneln sich die Muster bei wiederholten Besuchen. Die Implizite Positionierung erkennt diese Muster wieder, und somit auch implizit die Orte, an denen sie entstehen. Die für das Verfahren entwickelten Algorithmen werden detailliert präsentiert und auf die Genauigkeit hin geprüft, mit der die Muster in den Kompassdaten richtig wiedererkannt werden. Faktoren, die Einfluss auf diese Wiedererkennungsgenauigkeit nehmen, werden analysiert und berücksichtigt. Ein wichtiger Faktor ist, dass Tragepositionen von Smartphones variieren. In vielen Tragepositionen entspricht der Kompasswert nicht der Fortbewegungsrichtung des Nutzers. Damit sich dieser Faktor nicht negativ auf dieWiedererkennungsgenauigkeit auswirkt, gleicht ein neu entwickelter Vorverarbeitungsschritt den Kompasswert an die Fortbewegungsrichtung an. Um der Frage nachzugehen, ob Smartphones ausreichend Ressourcen zur Ausführung des Verfahrens bereitstellen, wird es auf Smartphones älterer und neuerer Baujahre ausgeführt. Dabei misst ein hierfür entwickeltes Framework die Auslastungen des Prozessors und Speichers sowie die Entladung der Batterie. Diese Messungen werden ausgewertet, um die Frage nach der Ausführbarkeit zu beantworten.ger
dcterms.accessRightsopen accessger
dcterms.creatorKroll, Dennis
dcterms.dateAccepted2019-02-13
dcterms.extentiv, 146 Seiten
dc.contributor.corporatenameKassel, Universität Kassel, Fachbereich Elektrotechnik / Informatikger
dc.contributor.refereeDavid, Klaus (Prof. Dr.)
dc.contributor.refereeZündorf, Albert (Prof. Dr.)
dc.subject.swdSmartphoneger
dc.subject.swdPositionierungger
dc.subject.swdMustererkennungger
dc.type.versionpublishedVersion


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record