Abstract-Under de senaste åren, Radio frekvens (RF) sensor nätverk har använts för att lokalisera människor inomhus utan att kräva dem att bära invasiva elektroniska enheter. Dessa trådlösa nätnät, som bildas av radiotransceivrar med låg effekt, mäter kontinuerligt den mottagna signalstyrkan (RSS) i länkarna. Radio Tomographic Imaging (RTI) är en teknik som genererar, med utgångspunkt från dessa RSS-mätningar, 2D-bilder av förändringen i det elektromagnetiska fältet inne i det område som täcks av radiotransceivrarna för att upptäcka närvaron och rörelser av animerade (t.ex. människor, stora djur) eller stora metalliska objekt (t.ex. bilar). Här presenterar vi ett RTI-system för lokalisering och spårning av människor utomhus. På ett annat sätt än i inomhusmiljöer där RSS inte ändras väsentligt med tiden om inte människor hittas i det övervakade området, är utomhus RSS-signalen tidsvariant, t.ex. på grund av nederbörd eller vinddrivna bladverk. Vi presenterar en ny utomhus-RTI-metod som, trots det icke-stationära buller som införs i RSS-data från miljön, uppnår hög lokaliseringsnoggrannhet och dramatiskt minskar energiförbrukningen hos sensorenheterna. Experimentella resultat visar att systemet på ett korrekt sätt upptäcker och spårar en person i realtid i ett stort skogsområde under varierande miljöförhållanden, vilket avsevärt minskar falska positiva effekter, lokaliseringsfel och energiförbrukning jämfört med moderna RTI-metoder.
Alippi m.fl. REF föreslog en RTI-metod för att lokalisera människor utomhus som uppnådde hög lokaliseringsnoggrannhet och minskade sensorns energiförbrukning.
RTI Goes Wild: Radio Tomographic Imaging for Outdoor People Detection and Localization
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}