Abstract-Device-free localization (DFL) är en uppskattning av positionen för en person eller objekt som inte bär någon elektronisk enhet eller tagg. Befintliga modellbaserade metoder för DFL från RSS-mätningar kan inte lokalisera stationära personer i kraftigt blockerade miljöer. Detta papper introducerar mätbaserade statistiska modeller som kan användas för att uppskatta platser för både rörliga och stationära personer med hjälp av mottagna signalstyrka (RSS) mätningar i trådlösa nätverk. En viktig iakttagelse är att statistiken över RSS under mänsklig rörelse är starkt beroende av RSS "fade nivå" under ingen rörelse. Vi definierar blekningsnivå och visar, med hjälp av omfattande experimentella data, att förändringar i signalstyrkasmätningar på grund av mänsklig rörelse kan modelleras av skev-Laplace-distributionen, med parametrar som är beroende av personens position och blekningsnivån. Med hjälp av flow-level skewLaplace-modellen använder vi ett partikelfilter för att experimentellt uppskatta var rörliga och stationära personer befinner sig i mycket olika miljöer utan att ändra modellparametrarna. Vi visar också förmågan att spåra mer än en person med modellen.
I REF, en blekning nivå skew-Laplace signalstyrka modell och en statistisk inversion metod införs för att uppskatta platsen för människor.
A Fade-Level Skew-Laplace Signal Strength Model for Device-Free Localization with Wireless Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}