Vi presenterar ett enhetsfritt inomhusspårningssystem som använder mottagen signalstyrka (RSS) från radiofrekvenstransceivrar (RF) för att uppskatta var en person befinner sig. Även om många RSS-baserade spårningssystem använder en kropp sliten enhet eller tagg, detta tillvägagångssätt kräver ingen sådan tagg. Metoden bygger på nyckelprincipen att RF-signaler mellan väggmonterade transceivrar reflekterar och absorberar olika beroende på en persons rörelse inom sitt hem. Ett hierarkiskt neuralt nätverk dold Markov modell (NN-HMM) klassificerare uppskattar både rörelsemönster och stativ vs. gångförhållanden för att utföra spårning korrekt. De algoritmer och funktioner som används är särskilt robusta för förändringar i RSS-medelförskjutningar i miljön över tid vilket möjliggör mer än 90% regionnivåklassificering noggrannhet under en längre testperiod. Förutom spårning uppskattar systemet också antalet personer i olika regioner. Den håller för närvarande på att utvecklas för att stödja självständigt boende och långsiktig övervakning av seniorer.
MobileRF presenteras i REF kan uppskatta platsen för en person via RSS från radiofrekvens (RF).
MobileRF: a robust device-free tracking system based on a hybrid neural network HMM classifier
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 2014 ACM International Joint Conference on Pervasive and Ubiquitous Computing', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}