Fugu-MT 論文翻訳(概要): Measuring Uncertainty in Signal Fingerprinting with Gaussian Processes Going Deep

論文の概要: Measuring Uncertainty in Signal Fingerprinting with Gaussian Processes Going Deep

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04360v1
Date: Wed, 1 Sep 2021 02:09:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-12 10:56:17.838607
Title: Measuring Uncertainty in Signal Fingerprinting with Gaussian Processes Going Deep
Title（参考訳）: ガウス過程による信号フィンガープリントの不確かさの測定
Authors: Ran Guan, Andi Zhang, Mengchao Li, Yongliang Wang
Abstract要約: 本稿では,確率的位置決めによく用いられるガウス過程(GP)を概説し,信号指紋の不確実性をモデル化するためにGPを用いた際の落とし穴を指摘する。本稿では,この問題に対するより情報的な代替手段として,ディープガウス過程(DGP)を提案する。 DGPが信号フィンガープリントの不確実性をシミュレートし、現実的に収集したデータセットを用いて評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.631096739361516
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In indoor positioning, signal fluctuation is highly location-dependent. However, signal uncertainty is one critical yet commonly overlooked dimension of the radio signal to be fingerprinted. This paper reviews the commonly used Gaussian Processes (GP) for probabilistic positioning and points out the pitfall of using GP to model signal fingerprint uncertainty. This paper also proposes Deep Gaussian Processes (DGP) as a more informative alternative to address the issue. How DGP better measures uncertainty in signal fingerprinting is evaluated via simulated and realistically collected datasets.
Abstract（参考訳）: 屋内測位では、信号のゆらぎは位置に依存します。しかし、信号の不確実性は、無線信号が指紋で見落とされがちな寸法である。本稿では,確率的位置決めによく用いられるガウス過程(gp)を考察し,gpを用いた信号指紋の不確かさのモデル化の落とし穴を指摘する。また,この問題に対してより有用な代替手段として,深層ガウス過程 (dgp) を提案する。 DGPが信号フィンガープリントの不確実性をシミュレートし、現実的に収集したデータセットを用いて評価する。

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