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.


翻译:在室内定位中,信号波动高度取决于位置,然而,信号不确定性是需要指纹识别的无线电信号中一个关键但通常被忽视的方面。本文回顾了常用高斯进程(GP)的概率定位,并指出了使用GP模拟指纹不确定性的缺陷。本文还提出了深海高斯进程(DGP)作为解决这一问题的更知情的替代方法。DGP如何更好地衡量信号指纹识别的不确定性,通过模拟和现实收集的数据集进行评估。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
专知会员服务
46+阅读 · 2021年6月27日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月24日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
耶鲁大学《分布式系统理论》笔记,491页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2020年7月29日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
Arxiv
9+阅读 · 2021年10月5日
Arxiv
30+阅读 · 2021年7月7日
Arxiv
14+阅读 · 2020年12月17日
Arxiv
8+阅读 · 2020年10月7日
Interpretable Active Learning
Arxiv
3+阅读 · 2018年6月24日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
46+阅读 · 2021年6月27日
专知会员服务
52+阅读 · 2020年12月24日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
耶鲁大学《分布式系统理论》笔记,491页pdf
专知会员服务
44+阅读 · 2020年7月29日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
【论文】变分推断(Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】免费书(草稿):数据科学的数学基础
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年10月1日
相关论文
Top
微信扫码咨询专知VIP会员