This paper presents an approach to

This paper presents an approach to calibrate GPS position by using the context awareness technique from the Pervasive Computing.
Previous researches on GPS calibration mostly focus on the methods of integrating auxiliary hardware so that the user’s context
information and the basic demand of the user are ignored. From the inspiration of the pervasive computing research, this paper
proposes a novel approach, called PGPS (Perceptive GPS), to directly improve GPS positioning accuracy from the contextual
information of received GPS data. PGPS is started with sampling received GPS data to learning carrier’s behavior and building a
transition probability matrix based upon HMM (Hidden Markov Model) model and Newton’s Laws. After constructing the required
matrix, PGPS then can interactively rectify received GPS data in real time. That is, based on the transition matrix and received online
GPS data, PGPS infers the behavior of GPS carrier to verify the rationality of received GPS data. If the received GPS data deviate
from the inferred position, the received GPS data is then dropped. Finally, an experiment was conducted and its preliminary result
shows that the proposed approach can effectively improve the accuracy of GPS position.
Index Terms—Context awareness, Pervasive Computing, GPS, Newton’s Laws, Markov Model, Maximum Likelihood Function.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้นำเสนอวิธีการปรับเทียบตำแหน่ง GPS โดยการใช้เทคนิคความรู้บริบทจากคอมพิวเตอร์ชุมชนที่แพร่หลายงานวิจัยก่อนหน้านี้บนเทียบ GPS ส่วนใหญ่เน้นวิธีการรวมฮาร์ดแวร์เสริมเพื่อที่บริบทของผู้ใช้นำข้อมูลและความต้องการพื้นฐานของผู้ใช้ จากแรงบันดาลใจของชุมชนที่แพร่หลายใช้งานวิจัย เอกสารนี้เสนอวิธีนวนิยาย เรียกว่า PGPS (ตาต่ำ GPS), เพื่อปรับปรุงตำแหน่งแม่นยำจากบริบทที่ GPS โดยตรงรายละเอียดข้อมูล GPS ได้รับ PGPS เริ่มต้น ด้วยการสุ่มตัวอย่างข้อมูล GPS ได้รับการเรียนรู้พฤติกรรมของผู้ขนส่ง และอาคารเปลี่ยนความน่าเป็นเมตริกซ์ตามรุ่น HMM (ซ่อนแบบ Markov) และกฎของนิวตัน หลังจากสร้างที่จำเป็นเมตริกซ์ PGPS แล้วสามารถโต้ตอบแก้ข้อมูล GPS ได้รับในเวลาจริง ที่มี ตามเมตริกซ์เปลี่ยน และรับออนไลน์ข้อมูลจีพีเอส PGPS infers ลักษณะการทำงานของผู้ขนส่ง GPS rationality ข้อมูล GPS ได้รับการตรวจสอบ ถ้าผิดเพี้ยนข้อมูล GPS ได้รับจากตำแหน่ง inferred ข้อมูล GPS ได้รับแล้วหลุด ในที่สุด วิธีการทดลอง และผลเบื้องต้นของแสดงว่า วิธีนำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถเพิ่มความแม่นยำของตำแหน่ง GPSคำดัชนี — ตระหนักถึงบริบท ชุมชนที่แพร่หลายการใช้งาน GPS กฎของนิวตัน Markov รุ่น ฟังก์ชันความน่าเป็นสูงสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

บทความนี้นำเสนอแนวทางการปรับตำแหน่ง GPS โดยใช้เทคนิคการรับรู้บริบทจากคอมพิวเตอร์แพร่หลาย.
งานวิจัยก่อนหน้านี้ในการสอบเทียบจีพีเอสส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่วิธีการของการบูรณาการฮาร์ดแวร์เสริมเพื่อให้บริบทของผู้ใช้
ข้อมูลและความต้องการขั้นพื้นฐานของผู้ใช้จะถูกละเลย จากแรงบันดาลใจของการวิจัยคอมพิวเตอร์แพร่หลายบทความนี้
เสนอแนวทางใหม่ที่เรียกว่า PGPS (เฉลียวจีพีเอส) เพื่อปรับปรุงความถูกต้องโดยตรงตำแหน่ง GPS จากบริบท
ของข้อมูลที่ได้รับข้อมูล GPS PGPS จะเริ่มต้นด้วยการสุ่มตัวอย่างได้รับข้อมูล GPS กับพฤติกรรมของผู้ให้บริการการเรียนรู้และการสร้าง
ความน่าจะเป็นเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับ HMM (Hidden Markov Model) รูปแบบและกฎหมายของนิวตัน หลังจากที่การก่อสร้างที่จำเป็น
เมทริกซ์ PGPS แล้วโต้ตอบสามารถแก้ไขได้รับข้อมูล GPS ในเวลาจริง นั่นคือขึ้นอยู่กับเมทริกซ์การเปลี่ยนแปลงและได้รับการออนไลน์
ข้อมูล GPS PGPS อ้างถึงพฤติกรรมของผู้ให้บริการจีพีเอสในการตรวจสอบเหตุผลของการได้รับข้อมูล GPS ถ้าข้อมูลจีพีเอสที่ได้รับการเบี่ยงเบน
จากตำแหน่งสรุปข้อมูลจีพีเอสที่ได้รับจะลดลงแล้ว ในที่สุดได้มีการทดลองและผลเบื้องต้น
แสดงให้เห็นว่าวิธีการที่นำเสนอได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถปรับปรุงความถูกต้องของตำแหน่ง GPS.
ดัชนีความตระหนักข้อกำหนด-บริบทแพร่หลาย Computing, GPS, กฎหมายของนิวตัน, มาร์คอฟรุ่นภาวะน่าจะเป็นฟังก์ชั่นสูงสุด

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทความนี้นำเสนอวิธีการปรับตำแหน่ง GPS โดยการใช้บริบทการรับรู้เทคนิคจากคอมพิวเตอร์แพร่หลาย .
งานวิจัยก่อนหน้านี้ใน GPS สอบเทียบส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่วิธีการบูรณาการเสริมฮาร์ดแวร์เพื่อให้ข้อมูลบริบท
ของผู้ใช้และความต้องการขั้นพื้นฐานของผู้ใช้จะถูกละเว้น แรงบันดาลใจของวิจัยคอมพิวเตอร์แพร่หลายจาก
กระดาษนี้เสนอวิธีการใหม่เรียกว่า pgps ( เฉลียว GPS ) เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของตำแหน่งที่ได้โดยตรงจากข้อมูลบริบท
ได้รับข้อมูล GPS pgps เริ่มต้นด้วยตัวอย่างได้รับข้อมูล GPS เพื่อการเรียนรู้พฤติกรรมผู้ให้บริการ และอาคาร
เปลี่ยนเมทริกซ์ความน่าจะเป็นตามนะ ( ฮิดเดนมาร์คอฟโมเดล โมเดลของนิวตัน ) และกฎหมาย หลังจากการสร้างความต้องการ
เมทริกซ์pgps สามารถโต้ตอบแก้ไขได้รับข้อมูล GPS ในเวลาจริง มันขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนเมทริกซ์และได้รับข้อมูลออนไลน์
GPS pgps อ้างถึงพฤติกรรมของผู้ให้บริการ GPS เพื่อตรวจสอบเหตุผลของได้รับข้อมูล GPS ถ้าได้รับข้อมูล GPS ผิดเพี้ยน
จากที่ได้ตำแหน่ง ที่ได้รับข้อมูล GPS จะค่อยลดลง ได้มีการทดลองและ
ผลเบื้องต้นของ