Abstract-Den glesa naturen av lokalisering fynd gör det önskvärt att utnyttja teorin om compressive sensation för inomhus lokalisering. I detta dokument föreslår vi en mottagen signalstyrka (RSS)-baserad lokalisering i trådlösa lokala nätverk (WLANs) med hjälp av teorin om kompressiv avkänning (CS), som erbjuder korrekt återvinning av glesa signaler från ett litet antal mätningar genom att lösa ett l1-minimeringsproblem. För att mildra effekterna av RSS-variationer på grund av kanalhinder och mobil enhetsorientering föreslås ett tvåstegsprogram för lokalisering genom att utnyttja affinitetsförökning för grov lokalisering följt av en CS-baserad finlokalisering för att ytterligare förbättra noggrannheten. Vi implementerar lokaliseringsalgoritmen på en WiFi-integrerad mobil enhet för att utvärdera prestandan. Experimentella resultat tyder på att det föreslagna systemet leder till betydande förbättringar av lokaliseringsnoggrannheten och komplexiteten i förhållande till de allmänt använda traditionella fingeravtrycksmetoderna.
Ett affinitetsbaserat CS localization system (ACS) föreslogs genom att utnyttja affinitet förökning och kluster matchning för att minska effekterna av RSS-variationer i REF.
Orientation-aware indoor localization using affinity propagation and compressive sensing
{'venue': '2009 3rd IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)', 'journal': '2009 3rd IEEE International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}