Abstract-Indoor localization är en stödjande teknik för ett bredare utbud av omfattande trådlösa applikationer. Ett lovande tillvägagångssätt är att lokalisera användare med radiofrekvensfingeravtryck. Men dess breda antagande i verkliga system utmanas av den tid-och arbetskraft-krävande webbplats undersökning process, som bygger en fingeravtryck databas a priori för lokalisering. För att ta itu med detta problem visualiserar vi 3D RF fingeravtrycksdata som en funktion av platser (x-y) och index för åtkomstpunkter (fingeravtryck), som en tensor och använder tensor algebraiska metoder för en adaptiv tubal-ampling av detta fingeravtryck utrymme. Särskilt med hjälp av en nyligen föreslagen tensoralgebraisk ram i [1] fångar vi komplexiteten i fingeravtrycksutrymmet som ett lågdimensionellt tensorkolumnutrymme. I denna formulering utnyttjar det föreslagna systemet anpassningsförmåga för att identifiera referenspunkter som är mycket informativa för att lära sig detta lågdimensionella utrymme. Under vissa inkonsekventa förhållanden bevisar vi dessutom att det föreslagna systemet uppnår ett begränsat återvinningsfel och en nästan optimal provtagnings komplexitet. I motsats till flera befintliga arbeten som bygger på slumpmässig provtagning, visar detta papper att adaptivitet i provtagning kan leda till betydande förbättringar i lokalisering noggrannhet. Tillvägagångssättet är validerat både på data som genereras av den ray-tracing inomhusmodellen som står för golvplanen och påverkan av väggar och den verkliga världen data. Simuleringsresultat visar att samtidigt som man bibehåller samma lokaliseringsnoggrannhet hos befintliga metoder, kan mängden prover minskas med 71 % för det höga SNR-fallet och 55 % för det låga SNR-fallet.
I REF föreslogs en adaptiv provtagningsmetod för tensorfibrer baserat på vilken fingeravtrycksdata konstrueras med hjälp av tensorkomplettering.
Adaptive Sampling of RF Fingerprints for Fine-grained Indoor Localization
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing, vol. 15, no. 10, pp. 2411-2423 (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}