Abstract-RSS-baserad enhetsfri lokalisering (DFL) övervakar förändringar i den mottagna signalstyrkan (RSS) mätt med ett nätverk av statiska trådlösa noder för att lokalisera människor utan att kräva dem att bära eller bära någon elektronisk enhet. Nuvarande modeller utgår från att det rumsliga impact-området, dvs. det område där en person påverkar en länks RSS, har konstant storlek. Detta dokument visar att det rumsliga effektområdet varierar avsevärt för varje länk. Data från omfattande experiment används för att härleda en flerskalig rumslig viktmodell som är en funktion av blekningsnivån, d.v.s. skillnaden mellan förutsagd och uppmätt RSS, och i riktning mot RSS-förändring. Dessutom föreslås en mätmodell som ger en sannolikhet för att en person lokaliserar inuti den härledda rumsliga modellen för varje given RSS-mätning. Ett realtidsradiotomografiskt bildsystem beskrivs som använder kanalmångfald och de presenterade modellerna. Experiment i en öppen inomhusmiljö, i en typisk enrumslägenhet och i ett genomgående scenario utförs för att bestämma noggrannheten i systemet. Vi visar att det nya systemet kan lokalisera och spåra en person med hög noggrannhet (≤ 0,30 m) i alla miljöer, utan att behöva ändra modellparametrarna.
För att förbättra noggrannheten föreslås en flerskalig rumslig viktmodell i Kaltiokallio et al., REF där olika rumsliga vikter tilldelas varje länk baserat på blekningsnivån.
A Multi-Scale Spatial Model for RSS-based Device-Free Localization
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}