where xk|0 is a RSS value at a con

where xk|0 is a RSS value at a constant reference distance
0 from APk. This xk|0 is unique to the device, which
explains why different devices receive different RSS values
at the same location. ψk is a Gaussian noise with zero mean.
β is a constant denoting the path loss exponent. According
to Eq.(2), if a device S can observe a larger RSS value
from an AP1 than that from an AP2, then S is generally
closer to AP1 than AP2
7. Hence, another device T in the
same location will (by expectation) also observe a larger
RSS value from AP1 than that from AP2. Hence, if we use
this boolean pairwise RSS comparison between AP1 and
AP2 as a new feature, it is robust to both S and T.
Secondly, the pairwise feature is unfortunately not discriminative,
and we want to extend it to high-order comparison
feature8. The pairwise features are not discriminative
to differentiate locations. For example, we can find two
locations y1 and y2, which are on the same side of an

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ค่า RSS ที่ระยะอ้างอิงคงในการ xk| 00 จากเอพีเค นี้ xk| 0 เป็นเอกลักษณ์ของอุปกรณ์ ที่อธิบายทำไมอุปกรณ์ต่าง ๆ ได้รับค่า RSS ที่แตกต่างกันในตำแหน่งเดียวกัน Ψk เป็นศูนย์หมายถึงรบกวนนที่Βคือ ค่าคงที่แสดงเลขชี้เส้นทางขาดทุน ตามถึง Eq.(2) ถ้าอุปกรณ์ S สามารถสังเกตค่า RSS ที่มีขนาดใหญ่จาก AP1 ที่จาก AP2 แล้ว S โดยทั่วไปใกล้ชิดกับ AP1 กว่า AP27. ดังนั้น T อุปกรณ์อื่นในการตำแหน่งเดียวกันจะ (ตามคาด) นอกจากนี้ยังสังเกตเห็นขนาดใหญ่ค่า RSS จาก AP1 ที่จาก AP2 ดังนั้น ถ้าเราใช้บูลีแพร์ไวส์ RSS การเปรียบเทียบนี้ระหว่าง AP1 และAP2 เป็นคุณลักษณะใหม่ มันเป็นสมบูรณ์ทั้ง S และต.ประการที่สอง แพร์ไวส์คุณลักษณะไม่อับ discriminativeและเราต้องการขยายการเปรียบเทียบการสั่งสูงfeature8 งานแพร์ไวส์ได้ discriminativeแยกความแตกต่างสถาน ตัวอย่างเช่น เราสามารถหาสองตำแหน่ง y1 และ y2 ซึ่งเป็นด้านเดียวของการ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่ XK? | 0 เป็นค่า RSS ในระยะทางที่อ้างอิงคงที่
0 จากเอพีเค? XK นี้? | 0 เป็นเอกลักษณ์ของอุปกรณ์ซึ่ง
อธิบายว่าทำไมอุปกรณ์ที่แตกต่างได้รับค่า RSS ที่แตกต่างกัน
ในสถานที่เดียวกัน ψkเป็นเสียง Gaussian กับศูนย์เฉลี่ย.
βเป็นค่าคงที่แสดงถึงสัญลักษณ์ที่สูญเสียในเส้นทาง ตาม
ที่จะสม. (2) ถ้าอุปกรณ์ S สามารถสังเกตค่า RSS ขนาดใหญ่
จาก AP1 ไปกว่านั้นจาก AP2 แล้ว S นั้นโดยทั่วไปจะ
ใกล้ชิดกับ AP1 กว่า AP2
7 ดังนั้นอุปกรณ์อื่น t ใน
สถานที่เดียวกันจะ (โดยคาดหวัง) นอกจากนี้ยังสังเกตขนาดใหญ่
มูลค่า RSS จาก AP1 ไปกว่านั้นจาก AP2 ดังนั้นถ้าเราใช้
นี้แบบบูเปรียบเทียบคู่ RSS ระหว่าง AP1 และ
AP2 เป็นคุณลักษณะใหม่ก็เป็นไปอย่างแข็งแกร่งทั้ง S ตันและ
ประการที่สองคุณลักษณะคู่เป็นที่น่าเสียดายไม่ได้จำแนก
และเราต้องการที่จะขยายไปยังการเปรียบเทียบสูงใบสั่ง
feature8 . คุณสมบัติคู่ไม่ได้จำแนก
ความแตกต่างสถานที่ ตัวอย่างเช่นเราสามารถพบกับสอง
สถาน Y1 และ Y2 ซึ่งอยู่ในด้านเดียวกันของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ | XK 0 คือค่าระยะทางอ้างอิงคงที่ RSS0 จาก APK . นี้ | XK 0 เป็นเอกลักษณ์ของอุปกรณ์ ซึ่งอธิบายถึงอุปกรณ์ต่าง ๆได้รับค่า RSS ต่าง ๆณสถานที่เดียวกัน ψ K เป็นเสียง Gaussian กับศูนย์หมายถึงบีตาเป็นค่าคงที่แสดงถึงเส้นทางการสูญเสียของ . ตามเพื่ออีคิว ( 2 ) ถ้าอุปกรณ์ที่สามารถสังเกตค่า RSS ที่มีขนาดใหญ่จาก ap1 กว่านั้นจาก ap2 แล้ว s โดยทั่วไปคือใกล้ ap1 กว่า ap27 . ดังนั้น T อุปกรณ์อื่นในสถานที่เดียวกันจะ ( ความคาดหวัง ) ยังสังเกตขนาดใหญ่รับค่าจาก ap1 กว่าจาก ap2 . ดังนั้น ถ้าเราใช้นี้ตรรกะคู่เปรียบเทียบ ap1 RSS และap2 เป็นคุณลักษณะใหม่ มันมีทั้ง S และ Tประการที่สอง ลักษณะคู่เป็นอับค่าไม่ได้ ,และเราต้องการที่จะขยายไปยังวงจรเปรียบเทียบfeature8 . คุณลักษณะคู่ไม่แยกความแตกต่างของสถานที่ ตัวอย่างเช่นเราสามารถค้นหาสองและสถานที่ y1 y2 ซึ่งอยู่ในด้านเดียวกันของ