Enhetsfria lokaliseringssystem, såsom variansbaserad radiotomografisk avbildning (VRTI), använd mottagen signalstyrka (RSS) variationer orsakade av mänsklig rörelse i ett statiskt trådlöst nätverk för att lokalisera och spåra människor i området av nätverket, även genom väggar. Men inneboende rörelse, såsom grenar som rör sig i vinden eller roterande eller vibrerande maskiner, orsakar också RSS-variationer som försämrar prestandan hos ett lokaliseringssystem. I detta dokument föreslår vi en ny estimator, minst kvadrater variansbaserad radiotomografi (LSVRT), som minskar effekten av de variationer som orsakas av inneboende rörelse. Vi jämför den nya metoden med subrymdsvariansbaserad radiotomografi (SubVRT) och VRTI. SubVRT minskar också det inneboende bullret jämfört med VRTI, men LSVRT uppnår bättre lokaliseringsnoggrannhet och kräver ingen manuell inställning av ytterligare parametrar jämfört med VRTI. Vi föreslår också och testar en online-kalibreringsmetod så att LSVRT och SubVRT inte kräver "tom-area"-kalibrering och därmed kan användas i nödsituationer. Experimentella resultat från fem datamängder som samlats in under tre experimentella utplaceringar visar att båda estimatorerna, med hjälp av onlinekalibrering, kan minska lokaliseringsrotens genomsnittliga kvadratfel med mer än 40 procent jämfört med VRTI. Dessutom har Kalman filterspårningsresultat från båda estimatorerna 97:e percentilfel på 1,3 m, en 60-procentig minskning jämfört med VRTI. Index Terms-Wireless sensor nätverk, avkänning, statistisk signalbehandling Ç Y. Zhao är med Distribuerad
Zhao m.fl. I REF föreslogs minst fyrkantiga variansbaserade radiotomografimetoder för DFL för att minska miljöpåverkan av omgivningsbuller.
Robust Estimators for Variance-Based Device-Free Localization and Tracking
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}