Abstract-Recent år har bevittnat den ökande populariteten av sensor och sensor-nätverk teknik, stödja viktiga praktiska tillämpningar. En av de grundläggande frågorna är hur man korrekt lokaliserar en användare med få märkta data i ett trådlöst sensornätverk, där en stor svårighet uppstår av behovet av att märka stora mängder användarplatsdata, vilket i sin tur kräver kunskap om var signalsändare eller åtkomstpunkter finns. För att lösa detta problem har vi utvecklat ett nytt maskininlärningsbaserat tillvägagångssätt som kombinerar samverkansfiltrering med grafbaserat semiövervakat lärande för att lära sig både mobila användares platser och åtkomstpunkternas platser. Vårt ramverk utnyttjar både märkta och omärkta data från mobila enheter och åtkomstpunkter. I vår tvåfaslösning bygger vi först en multiplikatorbaserad modell från ett parti märkta och omärkta data i en offline-utbildningsfas och använder sedan en viktad k-nearest-grann-metod för att lokalisera en mobil klient i en online-lokaliseringsfas. Vi utökar den två-fas colocalization till en online och inkrementell modell som kan hantera märkta och omärkta data som kommer sekventiellt och anpassa sig till miljöförändringar. Slutligen bäddade vi in en actionmodell till ramverket så att ytterligare typer av sensorsignaler kan användas för att ytterligare öka prestandan för mobil spårning. Jämfört med andra toppmoderna system har vårt ramverk visat sig vara mer exakt samtidigt som det kräver mindre kalibreringsansträngning i våra experiment som utförs på tre olika testbäddar.
Närmaste annan miljö vi vet om var halvövervakad inlärning har tillämpats innan är för samlokalisering av sensorer och åtkomstpunkter i ett trådlöst sensornätverk REF.
Tracking Mobile Users in Wireless Networks via Semi-Supervised Colocalization
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}