Abstract-Radiofrekvens (RF) avkänningsnätverk är en klass av trådlösa sensornätverk (WSN) som använder RF-signaler för att utföra uppgifter som passiv enhetsfri lokalisering och spårning. De algoritmer som används för dessa uppgifter kräver vanligtvis tillgång till mätningar av utgångsvärdet mottagen signalstyrka (RSS) på varje länk. Det är dock ofta omöjligt att samla in kalibreringsdata (mätningar som samlas in under en kalibreringsperiod offline när den region som är av intresse är tom på mål). Vi föreslår att man anpassar metoder för bakgrundsstraktion från området datorseende för att uppskatta referensvärden för RSS från mätningar som görs medan systemet är online och hinder kan finnas. Detta görs genom att bilda en analogi mellan intensiteten av en bakgrund pixel i en bild och basvärdet RSS av en WSN-länk och sedan översätta begreppen tidsmässig likhet, rumslig likhet, och rumslig ergodicitet, som ligger till grund för specifika bakgrund subtraktion algoritmer till WSNs. Med hjälp av experimentella data, visar vi att dessa tekniker är kapabla att uppskatta baseline RSS-värden med tillräcklig noggrannhet att RF tomographic spårning kan utföras i en mängd olika miljöer utan behov av en kalibreringsperiod.
Arbetet i REF använder bakgrund subtraktionsmetoder som är typiska för maskinseende för att uppskatta baseline RSS-värden från insamlade mätningar medan systemet redan är i bruk och människor kan vara lokaliserade i det övervakade området.
Background Subtraction for Online Calibration of Baseline RSS in RF Sensing Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}