ABSTRACT Device-free localization (DFL) spelar en allt viktigare roll i många säkerhets- och militära tillämpningar. Det kan realisera lokalisering utan krav på att utrusta mål med någon utrustning för signalöverföring eller mottagning. För att minska antalet mätningar i DFL, har compressive sensing (CS) teori tillämpats. Genom att utnyttja det glesa problemet med lokalisering kan vektorn för målplatsen beräknas utifrån några få mätningar. I föränderliga miljöer kan mätningarna dock avvika från dem i ett fast lexikon (sensormatris), och missmatchningarna mellan lexikon och runtime-mätningar kan avsevärt försämra lokaliseringsprestandan hos CS-baserade DFL-metoder. För att ta itu med detta föreslår vi en ny ordboksförfining baserad DFL-metod. Den antar sadel ytmodellen för att karakterisera de skuggeffekter som orsakas av mål och parameteriserar ordboken med skuggfrekvensen för varje länk som de underliggande parametrarna. Därefter är variationsförväntningsmaximeringsalgoritmen antagen för att förverkliga gemensam lokalisering och ordlista förfining. Simuleringsresultat visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår högre noggrannhet och robusthet jämfört med den toppmoderna fasta ordboken DFL-metoder. INDEX TERMS Trådlösa sensornätverk, enhetsfri lokalisering, kompressiv avkänning, skuggeffekt, lexikonförfining, variationsfri EM-algoritm.
DR-DFL REF införde en algoritm för lexikonförfining i realtid för CS-baserade DFL.
Dictionary Refinement for Compressive Sensing Based Device-Free Localization via the Variational EM Algorithm
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}