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dc.contributor.advisorRetscher, Günther-
dc.contributor.authorHofer, Hannes-
dc.date.accessioned2020-06-30T01:51:16Z-
dc.date.issued2015-
dc.date.submitted2015-11-
dc.identifier.urihttps://resolver.obvsg.at/urn:nbn:at:at-ubtuw:1-81425-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/9747-
dc.descriptionZusammenfassung in englischer Sprache-
dc.descriptionAbweichender Titel laut Übersetzung der Autorin/des Autors-
dc.description.abstractIn unserer heutigen mobilen Welt kann nahezu jeder Punkt der Erde innerhalb von einigen Stunden erreicht werden. Mithilfe von GPS-Receivern, die wir in unseren Smartphones finden, ist die Navigation von A nach B sehr einfach geworden. Im urbanen Raum und in Gebäuden ist die Positionierung jedoch oft nicht ausreichend genau oder gar nicht möglich, da die Positionsbestimmung per GPS ungenauer wird, wenn das Signal gestreut, reflektiert oder abgeschwächt wird. Da wir die Welt aber so leicht bereisen können, ist auch die Navigation in einer lokalen, unbekannten Umgebung wichtiger geworden. Neben dem GPS-Receiver verfügen Smartphones auch über Bauteile wie z. B. Bewegungssensoren, digitalen Kompass und WLAN-Modul, die für das Navigieren herangezogen werden können. Das Ziel dieser Diplomarbeit ist es, die Daten der genannten Komponenten zu kombinieren, um die Genauigkeit der Positionierung sowohl im Outdoor- als auch im Indoor-Bereich zu verbessern. Die Grundidee ist, wegentscheidende Positionen intelligent zu wählen und mithilfe des WLAN-Moduls zu erkennen sowie Positionsveränderungen mithilfe des Bewegungssensors und des digitalen Kompasses zu ermitteln. Zur Erfassung der Daten wurde eine App erstellt, die in einem Framework von programmierten MATLAB-Funktionen zur Simulation der Navigation verwendet wurde. So konnte gezeigt werden, dass durch die Kombination der Sensoren und Module, die Positionen für die untersuchten Testläufe, im Mittel auf 2,0 m genau errechnet werden konnten, während die Abweichung der mittels GPS ermittelten Koordinaten bei 16,7 m lag, sofern GPS verfügbar war.de
dc.description.abstractIn the mobile world we live in today, almost every point on earth can be reached within a few hours. GPS receivers on our smartphones allow for easy navigation from point A to point B. In urban areas and in buildings, the positioning is often insufficiently accurate or not possible at all, because positioning via GPS becomes less accurate if the signal is dispersed, reflected or weakened. The fact that we can easily travel the world has made navigation in a local but unknown environment more important. In addition to the GPS receiver, smartphones are also equipped with components such as motion sensors, a digital compass and a wireless module, which can be used for navigating. The aim of this thesis is to combine the data of these components in order to improve the accuracy of positioning in both outdoor and indoor areas. The idea is to intelligently choose checkpoints of a track and recognize them by using the wireless module. The motion sensor and the digital compass were used to detect changes in positioning. In order to capture the data, an app was developed, and the data was used in a framework of programmed MATLAB functions to simulate navigation. It could be proven that the combination of sensors and modules allows for higher accuracies compared with only using the GPS receiver. When sensors and modules were combined, test results showed an accuracy of 2.0 m on average. In contrast, the accuracy achieved with GPS was 16.7 m on average, if GPS was available.en
dc.format164 Seiten-
dc.languageDeutsch-
dc.language.isode-
dc.subjectWLAN Positionierungde
dc.subjectFingerprintingde
dc.subjectintelligente Kontrollpunktede
dc.subjectWiFi Positioningen
dc.subjectFingerprintingen
dc.subjectintelligent Checkpointsen
dc.titleKombinierte Indoor/Outdoor Positionierung mit Smartphonesde
dc.title.alternativeCombined Indoor/Outdoor Positioning with Smartphonesen
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
dc.publisher.placeWien-
tuw.thesisinformationTechnische Universität Wien-
tuw.publication.orgunitE120 - Department für Geodäsie und Geoinformation-
dc.type.qualificationlevelDiploma-
dc.identifier.libraryidAC12701602-
dc.description.numberOfPages164-
dc.identifier.urnurn:nbn:at:at-ubtuw:1-81425-
dc.thesistypeDiplomarbeitde
dc.thesistypeDiploma Thesisen
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openaccessfulltextOpen Access-
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.fulltextwith Fulltext-
item.languageiso639-1de-
item.grantfulltextopen-
item.cerifentitytypePublications-
item.cerifentitytypePublications-
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