[論文レビュー] Multichannel RSS-based Device-Free Localization with Wireless Sensor Network

Zhenghuan Wang, Heng Liu+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2014

Indoor and Outdoor Localization Technologies参考文献 20被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、多チャンネルRSSに基づくデバイスフリー局所化（DFL）手法を提案し、マルチパス豊富な屋内環境における精度を向上させるために、ロバスト重み付き最小二乗法（RWLS）アルゴリズムを用いる。複数の周波数帯におけるRSSの変動を活用して遮断リンクを検出するとともに、空間フィルタリングを適用して誤検出を排除することで、局所化誤差のRMSEが0.19mにまで低下し、単一チャンネルおよび標準的なWLS手法を著しく上回る性能を達成した。

ABSTRACT

RSS-based device-free localization (DFL) is a very promising technique which allows localizing the target without attaching any electronic tags in wireless environments. In cluttered indoor environments, the performance of DFL degrades due to multipath interference. In this paper, we propose a multichannel obstructed link detection method based on the RSS variation on difference channels. Multichannel detection is proved to be very effective in multipath environments compared to the single channel detection. We also propose a new localization method termed as robust weighted least square (RWLS) method. RWLS first use spatial property to eliminate the interference links and then employ WLS method to localize the target. Since the spatial detection relies on the unknown position of the target. A coarse position estimation of target is also presented. RWLS is robust to interference links and has low computation complexity. Results from real experiments verify the effectiveness of the proposed method.

研究の動機と目的

• マルチパス干渉によって引き起こされるRSSに基づくデバイスフリー局所化（DFL）の性能低下を是正すること。
• 単一周波数帯での測定に依存するのではなく、複数の無線周波数帯におけるRSSの変動を活用することで、遮断リンク検出の精度を向上させること。
• マルチパスおよび検出ノイズによって生じる誤検出（非遮断リンク）の影響を低減する低複雑性でロバストな局所化手法を開発すること。
• ターゲットタグや複雑なモデルを必要とせず、実世界の屋内環境でも高精度な局所化を達成すること。

提案手法

• 複数周波数帯におけるRSSの分散を用いて視線（LOS）路の減衰を推定する多チャンネル遮断リンク検出手法を提案。これにより、マルチパス環境下でも検出のロバスト性が向上する。
• 正則化を用いない簡素化されたレディオトロモグラフィックイメージング手法に基づく粗い位置推定法を導入。この手法は空間フィルタリングの根拠を提供する。
• 空間的性質に基づくフィルタリングを採用：リンクが遮断されているとみなされるのは、ターゲットがリンクから0.5m以内の距離に存在する場合に限る。これにより、非遮断リンクによる誤検出が低減される。
• 空間フィルタリングで干渉リンクを事前に除去した後、RSS測定値を用いて局所化を実行するロバスト重み付き最小二乗法（RWLS）アルゴリズムを適用。
• 誤検出率と検出漏れ率のバランスを取るために、4dBのRSS変動閾値を用いた空間検出のしきい値ベースの手法を採用。
• 14チャンネルを超えると利得が著しく減少することを示し、8〜14チャンネルでほぼ最適な性能が得られることを最適化して示した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マルチパス豊富な屋内環境において、単一チャンネル手法と比較して、多チャンネルRSSの変動を活用することで、遮断リンク検出の精度が向上するか？
• RQ2 リンクからターゲットの距離に応じた空間フィルタリングが、遮断リンクの誤検出をどれほど低減できるか？
• RQ3 粗い位置推定値が、その後の空間フィルタリングおよび局所化の精度に与える影響は何か？
• RQ4 チャンネル数が、誤検出率および検出漏れ率という観点から、検出および局所化性能に与える影響は何か？
• RQ5 干渉リンクが存在する状況において、提案手法のRWLSは標準的なWLSと比較して、局所化誤差をどの程度低減できるか？

主な発見

• 多チャンネルRSSに基づく遮断リンク検出手法は、単一チャンネル検出と比較して、特にマルチパス環境下で誤検出率および検出漏れ率を顕著に低減した。
• 0.5mの近接距離閾値を用いた空間フィルタリングにより、4dBの検出閾値下で誤検出率が6%から2%に低下し、検出の信頼性が向上した。
• 粗い位置推定法により信頼性の高い初期推定値が得られ、これにより非遮断リンクからの干渉が効果的に低減された。
• RWLS手法の局所化誤差のRMSEは0.19mであり、標準的WLS手法（RMSE 0.71m）と比較して73%の改善が達成された。
• 8チャンネル以上で局所化精度が安定し、14チャンネル以上では局所化結果の外れ値が消失するなど、チャンネル数が増えるほどロバスト性が向上することが示された。