Den rumsligt spridda glesheten hos de mobila enheterna (MD) i trådlösa lokala nätverk inomhus (WLANs) gör det möjligt och önskvärt med kompressiva sensorer (CS-baserade lokaliseringsalgoritmer). I denna skrivelse utnyttjar författarna den senaste utvecklingen inom CS för att effektivt utföra lokalisering i WLAN och utforma ett korrekt system för lokalisering inomhus genom att dra nytta av teorin om multi-task Bayesian CS (MBCS). Det föreslagna systemet sammanställer hållfasthetsmätningar av signaler från MD till olika åtkomstpunkter och utnyttjar dem gemensamt vid en central enhet eller en specifik AP för att uppnå lokalisering, vilket kan minska bördan för MD samtidigt som det ger en exakt uppskattning av platserna. Därefter ger de en djupare inblick i lokaliseringsproblemen i mer praktiska scenarier med varierande antal MD och undersöker två olika adaptiva algoritmer för att uppfylla det tillfredsställande kravet på lokaliseringsfel. Jämfört med de konventionella MBCS-algoritmerna validerar simuleringsresultaten att både adaptiva algoritmer kan ge överlägsen lokaliseringsnoggrannhet och uppvisa starkare motståndskraft mot förändringar i antalet MD.
Med siktet inställt på ett korrekt indoor localization system tillämpade REF teorin om multitask Bayesian Compressive Sensing (MBCS) på indoor localization.
Adaptive multi-task compressive sensing for localisation in wireless local area networks
{'venue': 'IET Communications', 'journal': 'IET Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}