室内定位中稀疏无线地图的数据插补（扩展版）
摘要：提高室内定位服务的准确性是基于室内空间中充足准确位置信息的可用性。定位的一种常用方法依赖于所谓的无线电地图，其中包含了一对Wi-Fi信号强度指示值的向量（称为指纹）和一个位置标签（称为参考点），指纹被观察到的位置。定位的准确性取决于无线电地图和它们的指纹的质量。无线电地图通常稀疏，其中许多对包含有很多缺失的向量、包括许多RSSI和RP。为了提高定位的准确性，我们提出了一套完整的技术来填充无线电地图中的缺失值。我们区分两种类型的缺失RSSI：非随机缺失（MNAR）和随机缺失（MAR）。具体而言，我们设计了一个框架，包括一个缺失RSSI区分器和一个用于填充缺失值的数据补全器。该区分器通过基于聚类的指纹分析来识别MAR和MNAR。然后，通过一种新颖的编码器-解码器架构，通过利用数据采集中的时间依赖性以及指纹和RP的相关性来同时填充缺失的RSSI和RP。一个时间滞后机制用于考虑数据的老化，一个稀疏友好的注意机制用于将注意力分数计算集中在观测到的数据上。通过对两个建筑的真实数据进行的大量实验证明，我们的提议在填充准确性和室内定位准确性方面具有显著优势，优于其他替代方法。
作者：Xiao Li, Huan Li, Harry Kai-Ho Chan, Hua Lu, Christian S. Jensen
论文ID：2302.13022
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-03-01