論文の概要: A Recommendation System Approach for Interference-Robust Sensor Subset Selection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.11143v1
- Date: Tue, 11 Aug 2026 17:01:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-12 19:14:46.127927
- Title: A Recommendation System Approach for Interference-Robust Sensor Subset Selection
- Title（参考訳）: 干渉ロバストセンササブセット選択のためのレコメンデーションシステムアプローチ
- Abstract要約: 本稿では,センサ・サブセット選択のためのレコメンデーションシステムに基づくフレームワークを提案する。
提案手法はRSSIベースラインよりも約20%精度を向上できることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.37368990705541
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper develops a method for sensor-subset selection for tracking. Prior work showed that low-cost acoustic Received Signal Strength Indicator (RSSI) measurements can be used to recommend subsets of sensor nodes whose expensive sensing modalities, such as cameras, can achieve high tracking accuracy. While efficient, RSSI-based approaches are challenged by acoustic interference. We propose a recommendation-system-inspired framework that instead leverages frequency-band acoustic features and a Two-Tower Multi-Layer Perceptron (MLP) architecture to efficiently score candidate sensor subsets. Experimental results on outdoor vehicle-tracking deployments show that the proposed method can improve accuracy by around 20\% over the RSSI baseline while maintaining the low computational overhead required for real-time selective sensing.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,センサ・サブセット選択によるトラッキング手法を提案する。
従来の研究によると、RSSI測定は、センサーノードのサブセットを推奨するために、カメラのような高価なセンシングモダリティが高いトラッキング精度を実現するために、低コストの音響受信信号強度指標(Audio receiveded Signal Strength Indicator)が用いられる。
効率的ではあるが、RSSIベースのアプローチは音響干渉に悩まされている。
本稿では,周波数帯域音響特性と2層多層パーセプトロン(MLP)アーキテクチャを併用して,センササブセットを効率よく評価する,レコメンデーションシステムに着想を得たフレームワークを提案する。
実時間選択センシングに必要な計算オーバーヘッドを低く抑えつつ, RSSIベースライン上での精度を約20倍向上できることを示す。
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