Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/1942/22386
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorSCHOENING, Johannes-
dc.contributor.authorVan Erum, Kris-
dc.date.accessioned2016-09-29T17:59:50Z-
dc.date.available2016-09-29T17:59:50Z-
dc.date.issued2016-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/1942/22386-
dc.description.abstractSubwayAPPS: locatiebepaling in de metro aan de hand van een luchtdruksensor in een smartphone In deze thesis werd het SubwayAPPS algoritme geïntroduceerd. Dit algoritme laat gebruikers toe hun locatie te bepalen tijdens een metrorit door enkel gebruik te maken van een luchtdruksensor in een smartphone. Er is geen externe infrastructuur vereist. Uit onze testen blijkt dat de accuraatheid van het SubwayAPPS algoritme 10% hoger ligt dan reeds bestaande methodes. Daarnaast werd er een analyse uitgevoerd van de dieptestructuur van metronetwerken en de accuraatheid van luchtdruksensoren in smartphones.-
dc.format.mimetypeApplication/pdf-
dc.languagenl-
dc.publishertUL-
dc.titleSubway APPS: Localisation on underground public transportation systems by using mobile air pressure sensors-
dc.typeTheses and Dissertations-
local.bibliographicCitation.jcatT2-
dc.description.notesmaster in de informatica-Human-Computer Interaction-
local.type.specifiedMaster thesis-
item.fullcitationVan Erum, Kris (2016) Subway APPS: Localisation on underground public transportation systems by using mobile air pressure sensors.-
item.accessRightsOpen Access-
item.fulltextWith Fulltext-
item.contributorVan Erum, Kris-
Appears in Collections:Master theses
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
11312672015198.pdf1.91 MBAdobe PDFView/Open
Show simple item record

Page view(s)

40
checked on Nov 7, 2023

Download(s)

10
checked on Nov 7, 2023

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.