論文の概要: Passive Radio Frequency-based 3D Indoor Positioning System via Ensemble Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06513v1
• Date: Sat, 25 Mar 2023 21:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-16 21:39:21.362197
• Title: Passive Radio Frequency-based 3D Indoor Positioning System via Ensemble Learning
• Title（参考訳）: アンサンブル学習による受動的高周波3次元屋内測位システム
• Authors: Liangqi Yuan, Houlin Chen, Robert Ewing, Jia Li
• Abstract要約: PRFを用いた3次元屋内位置決めシステム(PIPS)を提案する。 PIPSは1つの受信機を通してシナリオシグネチャを含む機会信号(SoOP)を受動的にモニタする。 3つのアンサンブル学習戦略内の様々な回帰手法を用いて、受信者の位置を訓練し予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.542762811970732
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Passive radio frequency (PRF)-based indoor positioning systems (IPS) have attracted researchers' attention due to their low price, easy and customizable configuration, and non-invasive design. This paper proposes a PRF-based three-dimensional (3D) indoor positioning system (PIPS), which is able to use signals of opportunity (SoOP) for positioning and also capture a scenario signature. PIPS passively monitors SoOPs containing scenario signatures through a single receiver. Moreover, PIPS leverages the Dynamic Data Driven Applications System (DDDAS) framework to devise and customize the sampling frequency, enabling the system to use the most impacted frequency band as the rated frequency band. Various regression methods within three ensemble learning strategies are used to train and predict the receiver position. The PRF spectrum of 60 positions is collected in the experimental scenario, and three criteria are applied to evaluate the performance of PIPS. Experimental results show that the proposed PIPS possesses the advantages of high accuracy, configurability, and robustness.
• Abstract（参考訳）: パッシブ無線周波数(PRF)に基づく屋内測位システム(IPS)は、低コストで、カスタマイズが容易で、非侵襲的な設計のために研究者の注目を集めている。 本稿では,psfを用いた3次元屋内位置決めシステム(pips)を提案し,位置決めにsoop(signal of opportunity)を活用し,シナリオシグネチャをキャプチャする。 PIPSは1つの受信機を通してシナリオシグネチャを含むSoOPを受動的にモニタする。 さらに、PIPSはDynamic Data Driven Applications System (DDDAS)フレームワークを利用してサンプリング周波数を考案し、カスタマイズし、最も影響の大きい周波数帯域を評価周波数帯域として使用できる。 3つのアンサンブル学習戦略内の様々な回帰手法を用いて、受信者の位置を訓練し予測する。 実験シナリオでは,60位置のRFスペクトルを収集し,PIPSの性能を評価するために3つの基準を適用した。 実験の結果,提案したPIPSは高い精度, 構成性, 堅牢性の利点を有することがわかった。

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