序数 UNLOC：基于含噪且不完整距离度量的目标定位
信号处理
2021-05-07 v1 机器学习
摘要
目标定位中的一个主要挑战源于缺乏可靠的距离度量。由于墙壁、地板、家具以及其他动态变化条件（如人与货物的移动、温度变化和气流）的存在，该问题在室内环境中尤为突出。在此，我们开发了一种新的计算框架，无需可靠距离度量即可估计目标位置。我们将该方法称为序数 UNLOC（Ordinal UNLOC），其仅使用通过比较多已知位置锚点对到目标的信号强度所获得的序数数据。我们的估计技术利用了秩聚合、函数学习以及基于邻近度的展开优化。因此，对于具有未知参数和含噪观测的常见传输模型（令人联想到实际环境），该方法可得出准确的目标定位。我们的结果通过数值模拟与硬件实验得到了验证。
引用
@article{arxiv.2105.02671,
title = {Ordinal UNLOC: Target Localization with Noisy and Incomplete Distance Measures},
author = {Mahesh K. Banavar and Shandeepa Wickramasinghe and Monalisa Achalla and Jie Sun},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.02671},
year = {2021}
}
备注
This manuscript has been accepted by the IEEE Internet of Things Journal