論文の概要: Reconfigurable Intelligent Surfaces and Machine Learning for Wireless Fingerprinting Localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.03251v1
• Date: Wed, 7 Oct 2020 08:10:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-10 00:31:50.683342
• Title: Reconfigurable Intelligent Surfaces and Machine Learning for Wireless Fingerprinting Localization
• Title（参考訳）: 再構成可能なインテリジェントサーフェスと無線フィンガープリンティング定位のための機械学習
• Authors: Cam Ly Nguyen, Orestis Georgiou, Gabriele Gradoni
• Abstract要約: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) は、改良され、セキュアで、より効率的な無線通信を約束する。 無線指紋認証のローカライズアプリケーションにおいて、RISが提供した多様性を利用して、容易に識別可能な無線マップを生成し、選択する方法を提案し、実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.272515397452791
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs) promise improved, secure and more efficient wireless communications. We propose and demonstrate how to exploit the diversity offered by RISs to generate and select easily differentiable radio maps for use in wireless fingerprinting localization applications. Further, we apply machine learning feature selection methods to prune the large state space of the RIS, thus reducing complexity and enhancing localization accuracy and position acquisition time. We evaluate our proposed approach by generation of radio maps with a novel radio propagation modelling and simulations.
• Abstract（参考訳）: Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS) は、改良され、セキュアで、より効率的な無線通信を約束する。 無線指紋認証のローカライズアプリケーションにおいて、RISが提供した多様性を利用して、容易に識別可能な無線マップを生成し、選択する方法を提案し、実証する。 さらに,機械学習の特徴選択手法を適用し,RISの大きな状態空間を創出し,複雑さを低減し,局所化精度と位置取得時間を向上する。 提案手法を,新しい電波伝搬モデルとシミュレーションを用いた無線マップの生成により評価する。

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