A Testbed for Localizing Wireless LAN Devices Using Received Signal Strength
Notice bibliographique
Résumé
This paper elaborates on the development of a wireless network testbed to measure the received signal strength indicator (RSSI) in different environments, as the first step for the application of fingerprinting-type localization algorithms of wireless LAN devices. Specifically, in the localization algorithm to the closest previously mapped sets of locations, the RSSI data collected first at known positions are then used to localize the mobile devices at random points. The localization algorithm tested is the minimum-distance algorithm in the RSSI feature space corresponding to the actual geographical points. This paper shows how the environment for RSSI measurement is built and what network configurations yield the most reliable measurements. In the first phase of building a testbed, configurations of off-the-shelf-equipment and the corresponding applications are explained. The second phase is to measure the RSSI in different propagation and physical environments. In this phase, different environments that have already been built in the first phase are examined. Firstly, RSSI is measured from access points' perspective. Secondly, RSSI measurements are taken from laptops' perspective. The third phase is to apply a localization algorithm using the collected data to verify the accuracy of the localization method and examine the characteristics of the collected data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».