Some important indoor localization applications, such as localizing a lost kid in a shopping mall, call for a new peer-to-peer localization technique that can localize an individual's smartphone or wearables by directly using another's on-body devices in unknown indoor environments. However, current localization solutions either require pre-deployed infrastructures or multiple antennas in both transceivers, impending their wide-scale application. In this paper, we present P2PLocate, a peer-to-peer localization system that enables a single-antenna device co-located with a batteryless backscatter tag to localize another single-antenna device with decimeter-level accuracy. P2PLocate leverages the multipath variations intentionally created by an on-body backscatter tag, coupled with spatial information offered by user movements, to accomplish this objective without relying on any pre-deployed infrastructures or pre-training. P2PLocate incorporates novel algorithms to address two major challenges: (i) interference with strong direct-path signal while extracting multipath variations, and (ii) lack of direction information while using single-antenna transceivers. We implement P2PLocate on commercial off-the-shelf Google Nexus 6p, Intel 5300 WiFi card, and Raspberry Pi B4. Real-world experiments reveal that P2PLocate can localize both static and mobile targets with a median accuracy of 0.88 m.


翻译:某些重要的室内本地化应用, 比如在购物商场将一个丢失的孩子本地化, 要求一种新的同行对等本地化技术, 通过在未知的室内环境中直接使用他人的机体设备, 将一个人的智能手机或可磨损设备本地化。 然而, 当前本地化解决方案要么需要预先部署基础设施, 要么需要两个收发器中的多天线, 即将进行广泛的应用。 本文介绍了P2PLocate, 一个同行对等静态本地化系统, 使一个单端对等设备能够与一个无电池的反弹标记同时放置, 将另一个具有读取精确度的单端纳手机或可磨损设备本地化。 P2 PPLocal利用由机背托标签故意创建的多端变量, 加上用户运动提供的空间信息, 以不依赖于任何预先配置的基础设施或培训前的系统。 P2 P2 PPLocalcal 包含应对两大挑战:(i) 干扰强大的直方信号,同时提取多路徑变的多端的多端纳纳纳纳, 和NPlPL2 使用一流的虚拟的S- Pial 运行, 运行的Sileval- preal- preal- hexal- hexal- hexal- heleval- 。

0
下载
关闭预览

相关内容

《计算机信息》杂志发表高质量的论文,扩大了运筹学和计算的范围,寻求有关理论、方法、实验、系统和应用方面的原创研究论文、新颖的调查和教程论文,以及描述新的和有用的软件工具的论文。官网链接:https://pubsonline.informs.org/journal/ijoc
最新《自监督表示学习》报告,70页ppt
专知会员服务
85+阅读 · 2020年12月22日
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
78+阅读 · 2020年7月26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
2019年机器学习框架回顾
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8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
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Efficient and Effective $L_0$ Feature Selection
Arxiv
5+阅读 · 2018年8月7日
Arxiv
7+阅读 · 2017年12月28日
VIP会员
相关资讯
无人机视觉挑战赛 | ICCV 2019 Workshop—VisDrone2019
PaperWeekly
7+阅读 · 2019年5月5日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
TCN v2 + 3Dconv 运动信息
CreateAMind
4+阅读 · 2019年1月8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
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
深度学习医学图像分析文献集
机器学习研究会
18+阅读 · 2017年10月13日
【推荐】深度学习目标检测全面综述
机器学习研究会
21+阅读 · 2017年9月13日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员