Finally, given this g(·), we build

Finally, given this g(·), we build a new f : Rd2 → Y to
locate the heterogeneous devices. Note that, finding a g(·)
to satisfy Eq.(1) is challenging – because of unknown yt, we
cannot align xt with xs, and thus directly learn a mapping
function between them as g like [4] does. Is it possible to
find a device-robust feature only from xs? Interestingly, our
answer is yes, as we show through the insights below.
Insight. Firstly, a pairwise feature that compares RSS values
from two APs is robust to device heterogeneity. We are motivated
by the observation that, RSS value is often inversely
proportional to the distance between AP and device; i.e., the
closer the device is from the AP, the larger the RSS value is.
Formally, this observation is characterized by a log-normal
shadowing model [6] in radio propagation theory. Denote
xk| as a RSS value at an arbitrary distance  from APk,
then according to shadowing model,

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในที่สุด ที่เราได้รับ g(·) นี้ สร้าง f ใหม่: Rd2 → Y เพื่อค้นหาอุปกรณ์แตกต่างกัน หมายเหตุที่ ค้นหา g(·)เพื่อ Eq.(1) เป็นความท้าทาย – เนื่องจากไม่รู้จักวาย เราไม่สามารถจัด xt กับ xs และดังนั้นจึง เรียนรู้การแมปโดยตรงไม่ทำงานระหว่างเป็น g เช่น [4] เป็นไปได้ค้นหาคุณลักษณะแข็งแกร่งอุปกรณ์จาก xs เท่านั้น น่าสนใจ ของเราคำตอบคือ ใช่ เป็นเราที่แสดงถึงข้อมูลเชิงลึกด้านล่างเข้าใจ ประการแรก คุณลักษณะแพร์ไวส์ที่เปรียบเทียบค่า RSSจากจุดที่สองมีความทนทานการ heterogeneity อุปกรณ์ เรามีแรงจูงใจโดยการสังเกต ค่า RSS มักจะ inverselyสัดส่วนกับระยะทางระหว่าง AP และอุปกรณ์ เช่น การใกล้อุปกรณ์มาจาก AP ที่ใหญ่กว่าค่า RSSอย่างเป็นทางการ สังเกตนี้เป็นลักษณะปกติบันทึกการทำแชโดว์รุ่น [6] ในวิทยุเผยแพร่ทฤษฎี แสดงxk| เป็นค่า RSS กำหนดระยะห่างจากเอพีเคแล้วตามรูปแบบ การทำแชโดว์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในที่สุดได้รับ G นี่ (·) เราสร้างใหม่ F: RD2 → Y เพื่อ
ค้นหาอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน โปรดทราบว่าการหา AG (·)
เพื่อตอบสนองความสมการ (1) เป็นสิ่งที่ท้าทาย -. เพราะ YT ที่ไม่รู้จักเรา
ไม่สามารถจัด XT กับ XS และทำให้โดยตรงเรียนรู้การทำแผนที่
การทำงานระหว่างพวกเขาเป็นเหมือนกรัม [4] ไม่ มันเป็นไปได้ที่จะ
หาคุณลักษณะของอุปกรณ์ที่มีประสิทธิภาพจาก XS? ที่น่าสนใจของเรา
คำตอบคือใช่อย่างที่เราแสดงผ่านข้อมูลเชิงลึกด้านล่าง.
Insight ประการแรกเป็นคุณลักษณะคู่ที่เปรียบเทียบค่า RSS
จากสอง APS เป็นที่มีประสิทธิภาพเพื่อความหลากหลายอุปกรณ์ เรามีแรงจูงใจ
จากการสังเกตว่าค่า RSS มักจะเป็นผกผัน
สัดส่วนกับระยะห่างระหว่าง AP และอุปกรณ์; กล่าวคือ
ใกล้ชิดอุปกรณ์มาจาก AP ที่มีขนาดใหญ่มูลค่า RSS จะ.
อย่างเป็นทางการสังเกตนี้เป็นลักษณะของระบบปกติ
รุ่นแชโดว์ [6] ในทฤษฎีคลื่นวิทยุ แสดงว่า
XK |? เป็นค่า RSS ในระยะทางที่กำหนดเอง? จากเอพีเค,
แล้วตามรูปแบบแชโดว์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สุดท้ายให้ G ( ด้วย ) เราสร้างใหม่ f : y rd2 → keyboard - key - nameค้นหาอุปกรณ์ที่แตกต่างกัน หมายเหตุ การค้นหากรัม ( ด้วย )เพื่อตอบสนองความท้าทายและอีคิว ( 1 ) YT เพราะไม่รู้จักเราไม่สามารถจัด XT กับ XS จึงตรงเรียนรู้การทำแผนที่ฟังก์ชันระหว่างพวกเขาเป็นกรัม เช่น [ 4 ] ไม่ มันเป็นไปได้ที่จะค้นหาอุปกรณ์ที่มีคุณลักษณะเฉพาะจาก XS ? ที่น่าสนใจของเราคำตอบคือ ใช่ เราแสดงผ่านข้อมูลเชิงลึกที่ด้านล่างความเข้าใจ ประการแรก เป็นคู่ที่เปรียบเทียบค่าคุณสมบัติ RSSจากสองปีเป็นมีเสถียรภาพเพื่อความหลากหลายของอุปกรณ์ . เรามีแรงบันดาลใจโดยให้สังเกตว่าค่า RSS มักจะผกผันสัดส่วนของระยะทางระหว่าง AP และอุปกรณ์ คือใกล้เป็นอุปกรณ์จาก AP , ขนาดใหญ่ RSS ค่าเป็นอย่างเป็นทางการ การสังเกตนี้เป็นลักษณะการบันทึกปกติตามรุ่น [ 6 ] ในทฤษฎีการแพร่กระจายคลื่นวิทยุ แสดงถึง| XK เป็น RSS ค่าระยะทางจาก APK ที่พล ,แล้วตามตามรุ่น