一种基于 RSS 的无设备定位多尺度空间模型
网络与互联网体系结构
2013-02-26 v1 人机交互
摘要
基于 RSS 的无设备定位（DFL）通过监测由静态无线节点网络测量的接收信号强度（RSS）的变化来定位人员，而无需他们携带或穿戴任何电子设备。现有模型假设空间影响区域（即人员影响链路 RSS 的区域）具有恒定大小。本文表明，空间影响区域在不同链路间差异很大。我们利用大量实验数据推导了一个多尺度空间权重模型，该模型是衰落水平的函数，即预测 RSS 与测量 RSS 之间的差值，同时也是 RSS 变化方向的函数。此外，提出了一种测量模型，该模型给出了在给定 RSS 测量下人员位于所推导空间模型内的概率。我们描述了一个使用信道分集和所提模型的实时射频层析成像系统。在开放室内环境、典型一居室公寓以及穿墙场景中进行了实验以确定系统的精度。我们证明，新系统能够在所有环境中以高精度（<0.30 m）定位和跟踪人员，且无需更改模型参数。
引用
@article{arxiv.1302.5914,
title = {A Multi-Scale Spatial Model for RSS-based Device-Free Localization},
author = {Ossi Kaltiokallio and Maurizio Bocca and Neal Patwari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.5914},
year = {2013}
}
备注
13 pages