Sammanfattning av denna webbsida: Device-free localization (DFL) håller på att bli en av de nya teknikerna inom trådlös lokalisering, på grund av dess fördel att målet inte behöver kopplas till någon elektronisk enhet. I DFL-systemet för radiofrekvens (RF) används radiosändare (RT) och radiomottagare (RX) för att känna av målet i samverkan, och målets placering kan uppskattas genom att man sammanställer förändringarna i de mottagna signalstyrkasmätningarna (RSS) i samband med de trådlösa länkarna. I detta dokument kommer vi att föreslå en extrem inlärningsmaskin (ELM) metod för DFL, för att förbättra effektiviteten och noggrannheten i lokaliseringsalgoritmen. Olika från de konventionella maskininlärningsmetoder för trådlös lokalisering, där ovanstående differential RSS-mätningar trivialt används som de enda inmatningsfunktionerna, introducerar vi den parameteriserade geometriska representationen för en påverkad länk, som består av dess geometriska snaps och differential RSS-mätning. Parameteriserad geometrisk funktionsextraktion (PGFE) utförs för de berörda länkarna och funktionerna används som ingångar av ELM. Den föreslagna PGFE-ELM för DFL är utbildad i offline-fasen och utförs för realtid lokalisering i online-fasen, där den uppskattade platsen för målet erhålls genom den skapade ELM. PGFE-ELM har de fördelar som de berörda länkarna som används av ELM i online-fasen kan skilja sig från dem som används för utbildning i offline-fasen, och kan vara mer robust för att hantera den osäkra kombinationen av de detekterbara trådlösa länkarna. Experimentella resultat visar att den föreslagna PGFE-ELM kan förbättra lokalisering noggrannhet och inlärningshastighet avsevärt jämfört med ett antal av de befintliga maskininlärning och DFL metoder, inklusive den viktade K-nearest granne (WKNN), stödja vektormaskin (SVM), bakåtutbredning neurala nätverk (BPN), samt välkända radiotomografisk bildbehandling (RTI) DFL metod.
Zhang m.fl. genomfört DFL via en extrem inlärningsmaskin med parameteriserad geometrisk funktion extraktion REF.
Device-Free Localization via an Extreme Learning Machine with Parameterized Geometrical Feature Extraction
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}