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Abstrakt in Englisch

In contrast to the outdoor environment with its quickly retrievable satellitebased methods, indoor localisation concepts are isolated solutions. This work presents a novel software framework for the integration of arbitrary heterogeneous positioning technologies, which can be easily applied to a variety of problems. However, hybridisation first requires the existence of the individual approaches. For this reason, the text is initially devoted to selected principles for determining the parameters of distance and angle of incidence based on signal strength, signal phase, signal frequency and signal propagation time. Besides signal-theoretical considerations, which contain novel derivations for the operability of the later realised systems on the influence of frequency deviations, innovative classification techniques for the characterisation of measured values are proposed. Based on the availability of the mentioned parameters, the work then discusses various positioning techniques, whereby the derivation of their statistical properties is carried out. Both the individual variants and the hybrid system are comprehensively analysed after the design, either using raw data or exploiting their temporal correlation. Finally, using machine learning methods, the prediction of a person’s upcoming full trajectory is achieved by only applying a few initial position vectors.

Abstrakt in Deutsch

Im Gegensatz zu den schnell abrufbaren satellitengestützten Verfahren im Außenbereich stellen Lokalisierungskonzepte im Innenraum Insellösungen dar. Die vorliegende Arbeit präsentiert ein neuartiges Software-Framework zur Integration beliebiger heterogener Positionierungstechnologien, welches unkompliziert auf eine Vielzahl von Problemen angewendet werden kann. Da die Hybridisierung zunächst des Vorhandenseins individueller Ansätze bedarf, widmet sich der Text eingangs ausgewählten Prinzipien zur Ermittlung der Parameter Abstand und Einfallswinkel basierend auf Signalstärke, Signalphase, Signalfrequenz und Signallaufzeit. Neben signaltheoretischen Betrachtungen, welche für die Operabilität der später realisierten Systeme neuartige Ableitungen zum Einfluss von Frequenzabweichungen enthalten, werden innovative Klasifikationstechniken zur Messwertcharakterisierung vorgeschlagen. Aufbauend auf der Verfügbarkeit erwähnter Parameter thematisiert die Arbeit sodann mannigfaltige Positionierungstechniken, wobei die Ableitung ihrer statistischen Eigenschaften gelingt. Sowohl die individuellen Varianten als auch das hybride System werden nach dem Entwurf umfassend analysiert, wahlweise anhand der Rohdaten oder unter Ausnutzung ihrer zeitlichen Korrelation. Mittels der Methoden des maschinellen Lernens gelingt schlussendlich die Vorhersage der bevorstehenden vollständigen Trajektorie einer Person bei Einbeziehung weniger anfänglicher Positionsvektoren.