1 wireless tomography in noisy environments using machine learning

24
www.intechopen.com

Upload: others

Post on 03-Feb-2022

6 views

Category:

Documents


0 download

TRANSCRIPT

Page 1: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ � !

��

���������� ������ ������������������������������� ��� �������������������������� ���

�����������������

����������� ������������������� ������

�����

� !��������������� � � �

! �������������"������������� �� ����������� ����������� ��� ����� ��������� ���������� �� � ���������� ���� �������������� ���� ����� ��� ������� � ������ ��� �������� ���� ������� � ������� ������� �� ������������������ ��� ������� �� � ���� ��������� ���� ��������� ���� �������� � ���� �� ��������������� � ��������� ������ �������� � �� !����� �������� � �������� ����� ����� � ���!������������ ���� ���� ������ ���!�� ��!�� ������ �� �� �������� ��������� ��������� ��� ���� ����������� ��� ���� ���� ����� ��� ���������� ��!�� ���� �������� ��������� ��������� "����#� ��� ������������� � �� �������� ������ ��������� ����������� ����� ����!� ���� ���� "$%%&'# � ��������� ������ �(�������� ��������� "&)$�#� ���� ������� ��������� ��������� ��� ���� ��� ������ ��� ��� ������ ���������������������������������� ��������������� ����� ���������� �*�� ���������������������� �������������������#������������ ���#������� ����#����� ������� ���#�������� ��#� �� ���� ��� � ��#� �������� �� ���� ��� ���� ���#� �(� �� �� ���� ���� $���� ������ ��� ������� �� � ��� ������ � ������ � ���� $���� �� ���� ��� ����������� ��� ���� � ���������� �� ������������������������ ������������������������������������������ ���������� ��������������������� ����������������"��� �������� ��++,#��

� !����������� ���������"�#� ������������������ � �� ������ ��� )�� �� -��� ��!�� ��������� � �(������� ��� �� ����� � ������ ��� ���� ��������.���� ��� �� ������� �� ����� ����� )�� �� ���� � ��������� ������ � �� �������� �������� ��� ������������ �� ���� ���������������"/�0 ��++1#��2������� �������(��������������!����� �� ��������� .�� �� � �� ����� �����(� ����� �� � ��!��� ������� -��� �(�������� � ���� ����� ���������(���!��������� ����������������� �������� ����� ������� �����������(��������� ���������� ����(��������������������������������������������) ������������ ������ ������ ���� ������ ���3������ ���� ���� � ����� ��� ������� �� ���� ����������� ���!� �� � �� ���� �������������������� � �� ����������� �� � ���������� � ���� �������� � ���!���� �� � ����������� ������ ����������������*�����.���������������� �������� ����������������(����������������)�� �������� ���� ���������� ����� ������� ��(������������� ������ �� ���������������������� �������� �������������� ������ ����� ���� �� ��4����)�� ��������������*������������������

$

www.intechopen.com

Page 2: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� � &

���� ������� ������ ���������� �������� ������ 8������� ���� ������� ������ � �� ���� ���� �� ���������� ������ ���������� ������� �� )�� �� ����� ����� ��� ��� ���� ����� ���� ��� ������� ��� ��� ������������� �� � �� ����� �������� $�������� ��� ���� ���� �� �� ���� �� ������������� ���������������������������� ��������� ��� ���)�� ��������)�� �������� ��������������� �������������������� ����������� �������(�����������.������������ ��� ������������������ ��� ������ �������� ��� ������ ������������� �� ������ )�� �� ����� � �� ������� �� � �������3����� � �� ������ ��������� � ����������� ���� ��������� ���������� . ����� ����� ���� �� ����� )�� �� ����� � ����������� ���� ������H� �#� ������ �������� ��� )�� �� -���� � �� ����� ������� �� � ����� ���� � ��#� ���� �������� � � � ���#� �������3������ �������� .��� ����� �������� ��� ��� �� ��������� ��������� � �� ����� �� �� ���������5��� ���)�� ������"5)-#����������B����� ���������������� ���� ������� �������������� 5)-� � ������ ����� �� ������ �������� �� �� ������ ���� ������ ����� ���� ������� ������������� ���� /��� ��������� ��� ��� ���������� � ����� �� ���� ��������� ����� �� %����������� ���������5������)�� ��-������� ���������������������������� ������ �����������������5)-������������������������ ���� "/�0 ��++1#� ��� ����������������������������������������� ������ ��� ���� C�(�� ���� ��� ������ � �� ����������� � �� ���� � ����� ���� �(������� ������������������������������ �����������C�E�I���������� ��;����������������������������������������������������������������������������������)�� ����������������"&� �� ������� ��+++#��.���� ��� �������� ���� I)�� �� ���;� ��!�� ���������� ���� � ����������� ����� ��� ���� ����������� ����������� ���� � ������ ����� ��������� � ����� � ���� ��� ���� ��*������� � ����� .��� ���� ��� ��� ���� ���������������"/�0 ��++1#������������� ������� �������(��������������!�����.�!����� �� �������� ����������������� ����������������������� ������� ��(������������������� ���� �������������� ����)�� ������ ������������������������������������ ��-����(�����������������������!������������������� ���������� �������!������������� �������(���.��������������(��������������� �� ��������������������� ���H>��#� ��������� ���� ��� ������ ����� ����>��>���� ��� ����� ����� ��!�� ����� ���3����� � �������� ������ �����������*�������.������ ���������������������� �������������)�� ��-���������#�������������� �������������� �������������!���������"/�0 ��++1#�� �.�!����������������������� � ���� � ���� ��� ���� �������� .�!���� � �� �� ������ ���������������� �� ����� ������������������>����������#� .����� �������� �������� ���!� ��*������� � ����� ������ ���� ���� ��� ������ ������ ��� �� ���� ���� �����.�������������������������������� �������)�� �������������� ������������� ��������������� ������� ��������������� ������� !���������(�������������� ����������.������ !�������(��������������������������������������� ����� ����� ������ ���������)�� ������ �%�5>)-'�����5)-�������������������������� �� ����������������������������� ���������� �������

��!��� ������ ���� ��� ��������������������������&��'�� ��������

�! �%� ���(��)�.������������ ������������������������)�� ��-��������� ���� ������������������������������������������������ ���� ��� ��� &��������� ��� ��� �� ���������� ����� ������� ��� � ����� ������ ����� ����� ����� )�� �� ������ .��� � ������� � �� �#� ���� ���� ���� ��#� �� ����� -��� ����� ���������������� �� �� ����� ������������� ���������������������� ��4�� "5������� ��� ��� � �++?#� �� ���� �� ��������������� �� � ���������� ������ ���� ������� ����� ���� ����� ���� ����� �� )$)�� ���� ���� �����3���� .�� �� ��� ��� �(��������� ��� ���� � ���������� ����� ����������������������� �����.��������������������������������5)-���� � �*�� �������

www.intechopen.com

Page 3: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ � '

������� ����������� �������������������������������������������� ��������5)-����������� ������ ���� �� "���� ��� ��� � �++6#�� � ���� ���� ������ � �� ���� ��� ����� ����� �� � ������������������� -�� �� � �� �������� ����� ����� ������ ������� ��� � �� ������� ����� ���� �����/)-���"��������7����3 ��+++#���&���������� ������������������������ ���������5)-���� ������������ ������� "8���� 7� )����� � �++�9� ���!��� � �++:#�� 5)-�� ����� ����� ������������������� ��� ���� ��������� ��� �� ���� ���!;�� ������ � � ���� ������;�� ���� ������� �� ������������������������ ������������������������������5)-��"<= �������7������� ��++:#��4�� "���3>0 ��� 7� 5���� � �++?9� �� ����� � ��� ��� � �++:#� �� ����� �� ���� �� � ����� �� �������������� ������������ �������������������������0)-��"������������ ���3��������������)�� ������#��.������ ���� ����������� �� �� ������������������������������������������������������������������������ �������������������������������������0)-���������������������������������5)-�� ���� ���� � ��������� ����� � �� �� �� ������� �� � � �� ������ ������������ .��� ��@��� ������ "��@�� ��++A#���������� ������ ��� � ����� ��������������� ���������������)�� ��������� �������������������������� ���� ��� �� ����3��� ������ )�� �� ���� ��!�� ����������� B�.)-�� "����� � ������ ������ )�� ������#�������� �������� ����5)-��"&� ����7�)�33� ��++C#���������������4��"0� ����7�0�� ��++�#��� 5)-� ������ �� ����3������ ��� ���� ���� ��� ��������� 4�� "�D �� � �++?�#� �� ������ �� ����� ����� ���������� ������� ���������������(������������������?�������!���������� ��� ������ ��� ������(����������� �������� �����������%�5>)-'�� ��������������������������������� ����������)�� ���������������� �� �� �)�� ��������%��������������������������� ����������������������������� ���������������������������� ����������� ���� ��� ��� ���� ������ ����%�5����� ������������������������������������ ������ �� ����� $2)� ������� ��� �) � ������� �� �� � ��������� ���� ����� ������ ���� ������"8�D���� ��� ��� � �++:#�� .����� ���� ���� � �� ������ ��� �������3������ �������� ���� ���� ������������������ .���� ���������� � ����� ��� ����� ��� ���� �� � �������� ���� ������ �� ��������������������� ������ �*�� ����

��!��% ���������� ������ ����� ������������������������������������������� ������������������� ���(������� ������������������������ ���������)�� �������"&� ����7�)�33� ��++C9�&��! ��++E9�5������������� ��++?9�'�����7�.� �B������� ��++C9�0������7�8��� �C11C9�B��7����3 ��++?9�<���� ������� �C1119����3>0 ���7�5���� ��++?9�)�� ���7���� ��++�9���� ����� 7�8����� � �++69��D �� � �++?� �9� F��� �� � ����� � C11,9� G�����7� ���� � �++6#�� � �#��������!����� ���� ��� ����������������������������������*����"&� ����7�)�33� ��++C# ����#����� ������������/�0 �������������������� ����� �����������)�� ������������������!������������������������ ����#�)�� ��-����� ��� ��������� ������� ���#�)�� ����������������������������������� ���� ��#��)�� ������������������������ �� ������������������� ���#�)�� ������������������ ������������� �� ���� � ���#� )�� �� ����� � �� ��������� �� � �������3����� � ���������� � ��������������������� ������ "8�D���������� ��++: �8 ��������������� �C11, ��++?9�F���B�� ��++E#������ ����������� ���� ����� ��� � ����� ���� ����� ���� � �� �������� ����� ��� ������ ����� �� ��� ���� ��������� � ������ � 55 � ����� 4�� "�D ��� 7� B������� � �++E#� ��� ��� �(������� ���������������������� ����������������������������� ��� ��������������������������� �� �55�� � ���� � � ��������� �������� ����� ���� �(����� .�� �� ��� ������� ����� ��� ������ �������� ����������� �����(� ���� ����������� � ����� �� �������� � �� ���� � ������� ���� ��� ���� ��� ���������3�������

www.intechopen.com

Page 4: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� � �

B���� �� �� �)�� �������"<���� ������� �C1119��D �� ��++?9��D ���7�B������� ��++E#�� ������������������������������������������������� ���������� ������������������!������� �������� ����� ����� ��� ����� ���� ��������� ����� ������ 5��������� � �� ���� ������� ����� � ���������� ����������� �����������(������������������������������5��� ���)�� ��-����"5)-�#�"5)-.����� �++19�<= ������� �++�98 ���������������� C11,9�8 �������� ��++?#����������������������!������ ��������� ��������������������.����������5)-����������������������������������������������� � ��� ��������� ���� ���� ������� � ��� �� ������� J���� �� ������� ���������� � ������������ ��� ����� � ���� ��� ����� �� ���� ��� � ������� ������ � ����� ���� ��� ������ � �� � �� ��� ��������� ��������� "&��! �++E#�� 5)-�� ����� �� ������ �� ���������� ��� ����������� ���� ���� ����������������������������������� ��)�� ��������������� ����������������B����� � �������� ��� ������������ ����� ����������(�������������� ������ �����������5)-���������� ������������)�� ���������������������������������"'�����7�.� �B������� ��++C9�B��7����3 ��++?9�<���� ������ �C1119�)�� ���7���� ��++�9���� �����7�8����� �++69��D �� ��++?�� �9��D ���7�B������� ��++E9�F����� ������ C11,#������� ��������������H�

�� 5���� �����������5)-��������������������������!� �*�� �����(� ��!����������

�� .��� 5)-� ������ ���� �� ����� �������������� �� �� ������ ���� ������ ����� ���� �������� ����.������������������������>��>����������������������������������� ����������� 5)-� ��� ����������������������� ������ ����� ��� ��� ������ �� � ����� ����� �������� �������������

�� F�������� ���� ����� ������5)-�������������������� ��� ������������ ����� � ����� ��� ���������������� ��������3�������

�� /��� � ����� ����� ��!�� ���� � ����� ���� � ��������� � ����� ����� ��� �������� ���� �� ������ �����!�� ����5)-��� ���������.������ ������������������ ������ � �������������������� ����

4�������� ������������������������� ���������������5)-��� ������������������)�� �������������� ����������������������� ��������� �������������������������������������� ����!������ �������� ������ "'� � �++69� 8������ 7� 5� ��� C1119� ��� �� �� ��� ��� � �++6#�� �� ��������� ��������������� ���� ��� ��������� ������� ��������� ���� ������������ ����� ���� ������� ����� ������� � ������ ���� ������ �� � �� � ��� ��������� ��� ���!������ �� �� ���� ���� ���������������

��!$������� ��� ������������������������� ������������������#���������������������������� � � ����� ������������������������� �����)�� ���������������>�� ��� ������������ .���� ��� �������� ���� �� ����������� � �� ������ ��� )�� �� ���� �������� ���� ���� ���� �����������.��� ���������������������������� "%�5#� ����� "8�D���������� �++:#�� ������������ ����B)4�4�������� �)������ �0� ������%�5� �������������3��������������������� �������������������� ���� ����� ��������� ����������������� ��������� �����.������������������ !��������������� �����������%�5��������� ��������� ����������)�� ������� �5)-�������� ��������������������� .�� ����� ���� ������� %�5>)-'� � �� ����������� %�5>)-'� ���� �� ��� ��� � ������ ����������� ������������������������������������������������������������� ����(�������������������������.��� ����������������������#��������������������������� �� ���#�� ����� ����������%��������������������5������)�� ���������� ���"%�5>)-'#��������#������ ������5)-���������#��������#���������� ������������� �������

www.intechopen.com

Page 5: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �

%�5����������������� ��������� ���� �� ��������������� ���������������������� �� ����������� �� ��������� ���� ���� ������ ��� �� ����� ���� ��� ��� ������� ������������ �������� ���������������� ���� ������������������������ ��������� ��%�5>)-'�"8�D���������� �++:#����� ����� ����������������� �� ��������������������5)-��������������������������������� ������ %�5>)-'� "8�D���� ��� ��� �++:#� � ��� �������� ���� ����� � ��� � ����� ����� �� 5)-�� ��� ��������� � ���� ��������� ���� ������� ���� ������������ ���� ��� � �� �� �� ��� ����� ������(�����������

�� %�5� � �� ������ ��� �#� ���� ������ � ��#� ��������� � ���#� ����� ������ � ��#� ��� ������ �������� �� ��#������������������������ ������������

�� %�5�� �������������� ��������

�� %�5� � �� ������ ��� �������� �������� ��!�� ���� ��� ��3� � ����� � �������� � ��������� � ����� ����� � � �� ����3����� � ���� �� � ��������� ��!���� ���� ���� ��������� ������� �������

�� %�5� � �� ������ ��� ���� �� ���������������� 2������� ���� ��� ���� ��� ���������� � � ��������

�� %�5� ������ �� ���� ��� ���� ���� ������ � ����������� ���� ��� ������ ���� ������������������������ �������� �������������

�� .��� �������� �� !� ������� %�5� ��� ����������� ��� "8�D���� ��� ��� �++:#�� %�5������� �������� ��� ���� ������� ���� �������� ����� � ����� � �� ������ ��� �����������*������������������������������������� ������������� ����������"0 D��������� ��++6 ��++? ��++:9�.������� ��++� ��++?9�.��������7�0 D�� ��++E#����

.���%�5>)-'���������������!����� ���� �������� � ������������.����������������������������������� ������ �� ���� �������� ��� ���� ������� ��� ����������� �������� � ������ ���� ������ ��� ������ ����� � � ������� �� ���� ��� ���� ���� ���� .����� � �� ��������� �� � ��� ��������� �������� ���� ������� ���!������ ��� /�� ���� ���� � ����� �� � �� � �(������� � ��������� ����� �� ���������������� ����������������������������� ���������5)-���

�$!��� ������ ���������� �*�

$! ���������� ��������������������������� ������2��� ������� ��������� !� �����������"�D �� ��++?�� �9��D ���7�B������� ��++E# � ����������������� �������������������"/�0 ��++1#������� !�����(� �����������)�� ������ � ��� ��������������������������������������������� ������ ������ �� ����� ���������������������������������� �)�� ������������ � �����-� �������������������� ������� ���������)�� ��������������������������������� ����.�� ��� ���(����������������������������������!�H� �#��� ������������� ������� � ��#���� ������������ ������� ����#��� ������������������������������ ���#��� ����������������������������.���������� �������)�� ������� ������������������������������ ����/��� ����������������(���������(��� ��#����������������� �������� ������ ���#�������������������������������������#������������������������� ��� ������������� ���������)�� ������� ��� ��������5���� ������� �������������������������������� ������������������� �����������

www.intechopen.com

Page 6: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� � (

���"�����������������

#����$��%��&

� �'

��(

���"�����������������

�(

�'

����������� ����� �������������������������

���������� ����� ���������(

��������

���������� ����� ���������'

��.�����C�����������$���������5��� ���-������� ���������)�� ��-��������������

�����(

����

�����(

��������� ���������

���������

����

�����������������������

�����( �����(

�����(

����

������� ����)*���

+�,����*���

����

#���������&

����#���������&

+�,�������

����

-./�'��������������� �����������!�������������

��.��������/��� ����������-���������������� ���������)�� ��-�������������

www.intechopen.com

Page 7: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ � )

.����������������������.�����C������������ �3��������������������������� ������������������������� �������� .����� C� ���� �� �(����� ����� ����� ����� ������ ��!���� ����� ������� ����������������������� ������������������������������ ������������� ��� ���(���������% ��������������������������������������� �������������� �������������� ��������������������������(������ ���������������-� ������������������� ����������������������������������������������.���������� �� ���� ��������������������������� �������� ������������������������������������������������������������������������.��������������������� ������������ � ������������� ���� ���� ��� ��������� ����� ��� ������ ��������� 4�� ��� �������� ��� ��������� ������ ���������� ���������� ����������5������������������ �������������������������������������������������������� ���������)�� �������.�����6� �������������������(���������.�� �� ��� ��������� ������ ��������� ����������������.���� �������������� ����������������� ������� ��� ����������������������� ��� ����������������.������� ������������������������� ���������������������4���������������������������� ����� ����� ������ ���� ������ 4�� ������ ������ �� )�� �� ���� ��!��� ���� ��� � ����� �������� ����� ����� ������� ������ �������� �������������� ��������!������������������������������������

���������� ��������

���������������� ����

�������������

�����������������

�������������

��������������

�����������!�������

���������������������������

��.�����6��������-����$(������������5� ���������)�� ��-���

�$!��������������+�* ����������"�#������������ �(������� ������ ��� ����� ������ ����� �� � ���������� .��� � ��������� ���� ��� ������������ ��� ����������������

��� /���������������� �� ������������ ��������������� ����������������������B��������������������������������� ����� �������

���� )� ����� ������� ������������ ������!����������)�� �������������������������� ������������������

����� )� ����� �������� �������� ������������������.�������������������������������������� ���������)�� �������.����� ��������� �� �� ��������� � ��������������������������� �� ����� ������ ������������������� ���������������

www.intechopen.com

Page 8: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �(*

�����!���������( !���������'

�����

!���������( !���������'

�%����C����������������)� ����� �-���������5� ���������)�� ��-����

���� )� ����������������������������������������������������������������������� ��������)�� �������������

��� %� � ���� �������� ���������� � ������� ����� ��� ������ � �� ��������� $���� KK���� �������� LL �KK����� ��� �LL��������� ������������� � ���������������� �������������.�������������������������������)�� ��������������������������������� ���

�$!$����&��'�, ����� ������M�����(����������������������� � ��� �� ���������������� ��������!���������� !��������������&)$��"F����� ������ �C11,# ����� ���3������!�� ����"0.0#�"0������7�8��� �C11C# ����!�� ����������"5���������� �C11E#�����%�5����������������������������.������� ���� ���������������H��#���*����� ���#����J��������� ����#�(� ����� � ��#�(� �����������#���� ������� B������ %�5� �������� ��� ���� ������ � ��������� � ����� ������ � ��� ������ �������� �� ����������������������� ������������"8�D���������� ��++:#������������ ������ �������� ����������)�� �������������� ������%���� �>:� ������ ���� � ��� ����� ��� ����� ���H� �#� ��������� ���� ��� ���� � � ��#� )�� �� ���� ���� ���#� ������� %�5>)-'�� % ��� ������� �� !� �������� ��� "�D �� � �++?� � �9� �D ��� 7�B������� �++E#������������������ �������������������� ���������(� �����������)�� ������ ���������������������� ��� �� ����� ������������������������������� �)�� ������������ � ��� ���������������� �����

0

5

0

5

0

5

�%�����������������*������

www.intechopen.com

Page 9: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �(+

0( 0' 01

0( 0' 01

0( 0�

�%����6�����������%� !������<������

������( ������1

2� (3

������'

���4�( ���4�' ���4�1

���4�( ���4��

2� '3 2� 13 ' ���4�( ���4�� ( 1

��%����?�����������'�������J5������-��������

www.intechopen.com

Page 10: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �(�

������( ������1������'���4�( ���4�' ���4�1

���4�( ���4��

0

0 0

��%����E������������� ���-�����

0

0

2 (3

2 '3

(

'

�%����:�����������4�� �������.�������������������������������� ��� ����������������������������� �������!������� � ���������� �� � ������������� � ����� ���� ��� ������ .����� ���� ����� ��� ��������� ������ %�5� ���� ����%���� A� ������ ��� �(������� ������ � ���� ������ ��� ���� C�(�� .��� �������� )�� �� ���� �� � �����(������������� � ���*����� ������.��� �������%�5�)�� ������ ���������� ���� � ������������������� ���� ��� ����������������� ������������ ��(������� ������ ������������� �� ����� ����� ����� ������� ������������� �����(������������������������A���������������������%�5�����5)-�����

www.intechopen.com

Page 11: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �(!

0

�������

$�������(

�������

$�������'

0

��������(

��������' ��������(

��������'

�������

6��������(

�������

6��������'

0

�������

6��������'

�������

6��������(

7 !�8+�6�5/8��� �898�:�58����. 7 !�8+�6�5/8��! ��8� �

7 !�8+�6�5/8��*. �! ��8� �

��%����A��$(�������B��������

www.intechopen.com

Page 12: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �(&

-!��� ������ ���� ������� �*�����������"��������������������

-! �#��������������5���� ������ �����������������������������5)-�������������������������!�������������C>6��.������� ������������� �������� ��������H�� �������������������������������������������������������������������������������������������������������������

(����������.���

'�*. <!5

1� !�

�%����,���������������4��� ����� �%� �����%���� ,� ������ ���� ���� ��������� ������ ������ ��� ����� �� � ���� %�5>)-'� ���� ���� 5)-�� .���� ���� ����������� ���� ������� � �� ��>�� ��������� ����������� ����� �� ������� ��� ���� ��� ����������� ����� ��� ��������� ��� ���� ���� ��� .��� %�5>)-'� ��� ��� � ���� � ���� ���� ��� ������� ������ � ��������������������� �� ���������/���������� ����������5)-������� ����������4���������������� ��(������������������������.���%�5>)-'���������������������� ����� ������(�� ������ ���� ���� ���� � ���� ����� ���� � ����� .��� ����� ���� ��� ������� ��� 6�6� ������� �������������� ���� ���� ��������� )�� �� ���� ��� ����������� ������ %�5� �������� ���� )�� �� ���� ����� �� ���������������������������3�����

�-!������ ��� ������ ����� ������ �����.����������������������������5)-������ ��������������������� ����������������������� �������(����������� ������)������������������ ������������� ��-� ��������������� ������������������������� ���������������������$����)����������������������������� ������������ �*�� ����������������������.�������� ������������������������� ��������������������������� �������������(��������� ������� .��� � �� �( ������� �������� � ���� ��������3������ �������� � ����� � �� ������ ������������������.���� ����� ����������������������������������5)-������������ ����3���"�D �� ��++?� �0� ����7�0�� ��++�#��4��"�D �� ��++?�#�������������������������������������������� ������ � � ������ ����� �� 5)-�� .��� ��������� ����� ��� ��� ��������� ���� ��� K������������� � ��������� ����L� ����� �� 5)-� �������� ��� K- � ����� � ���� � ��� � � ������L � ��� ��-NK) . �L������������ ����� ���������������� ����������5)-�����������������.���%�5>)-'�� ���������������������.���5)-�����"5)-.���� ��++1#������O����� �����.��� 5)-� ���� ��� �������� ��� ����� ����� ���� N"P ) . � - 5 0 $ 4# � ��� �� P� ��� �� ������� ���� ������>����������� ����� �������)���������������������������.��������������������� ��������������������������������� ����-�����������������������5���������� �����������0��������� ������������$�������� �� �( ������� ���������� 4� ��� ��� ��������3������ ���������� � .��� ���� ������� ������ �(������ ���

www.intechopen.com

Page 13: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �('

������ �� ��� ���� � ����� ������� ��� ��������� ����� ����� ����� 5)-� ����� ������ .��� �������������� ����� ������� ��� ��� ��� �� ����� ������� K��������� ����� � ��������� �����L�� .��� ���� ��������������������������������� �������������������������� ������ ����� ��������

��� 4����������� ����������� ������������� ����� �������� ����������������������������������(���������(������������� ����� ��� ��� ����������������

���� ������������ ����� ��������� ������������� ����������������(�������C�� ����� ��� ��� ����������� ����������

����� /����������� ����������������(��������� ������������������ ����� ��� ��� ���������� ��������������������������������������������

���� /������ ����� ���� � ������� ���� � ���� ��� ����� ���� � � ����� � � ����� �� ������������������� ������������5)-�������

��� $( �������� ��� ��������� ����� � ������� ������ �� ������ ��� �( �������� � � � ������ ���������������� ���������5)-�� ����

���� 0�� ��� ��� �� �� � �� !� � � �������� ������ ����� �� ��� �( �������� ��� ������ ���������� ����������������� ������ ����������������

�-!$�������.� �*�.� ����������������.��� ��������� ���� ��� ����� ������ ��� ����� �� ������ ����� �� 5)-� ������ �� �����>��>������������ � ����� ������ ��� ���� /�0� @F.� "@�� �� F���� . ����� �#� � � � �.�� "������. ����� ������� ��������#�� ���� ����� ��� "�������� ��� ��� � �++A#� . ���� 0 ��� 0 ���� ��".00�#�� ������� �����( ������ !��������� ��������������������������������� ��>��>� �����������.00�������������� ������������������� ����������������������������5)-������%�5>)-'���.����������������������@F.��������/�0������� ��� ���� �������������� ����.00�� .��� ����� ������� .00� ��� ��� !��� �� � ����� ��������� �� ���������� �������� ��������� �����������"8����� �7�M���� ��++A#����

;�������� ;��������� ! ; !

���������5������ ����������� �����!�������

�%����1���. ����0 ���0 ���� �B����������5� �������������������������������5)-��%��� �� 1� ������ ����� ������ �� ���������� �������� ���� ��������� ������ ���� �� 5)-� ������.00��� .��� �� ���������� ����� ������� ���� ���� � ����� �������� � � ������ ����� � ��� ������������� ����� ����5)-���������>�� ����.����� ������������������������ ���� ���� ������������� ����������-��� ������������������������� �����������)�� ������ ���������� ������2������� � ����������� ������������������ ��������������������.��� � ����� �������� ���� ��� �� �� �� � � ���!�� ��� $���� ��� �������� � �� ����� ��� ���� ���������������� ���������������� ����������������5)-��.������������������� �� �������� ��������������������5)-� �������������������������������������������������.����� ������������������������ ���������� ����� ���� %�5>)-'�� ���� ��� �� ��� ���������� ������ .00�� ��� ������������������

www.intechopen.com

Page 14: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �(�

/!�� ��#���"1����������"����������0�����0�������

==��>>

����������������

==-�>>

0������0�/���

==��>>

!��������?@���

==-�>>

8�������A���$������ ���� $���

==��>>

�$������ ���� $���

==��>>

�����������B��

�$����������

==��>>

������������������==��>>

B������������

==��>>

���������������

==-�>>

������@���

�������

==-�>>

����������

==��>>

��������

���������

==��>>

�����

������

����

==��>>

@�����

���@��

?@��������

==���>>

��������

�������������

���

==��>>

���������

==��>>

����@����������������

0��������������

2�������������3

2�$��������3

2�$���@�3

2������3

2����������3

2�����@���>�C3

2�����@���%C3

==���������>>

==���������>>

������������"������"��@�$�"�����"���B��

==�8����B�����@����>>

�������������������

�������$��������

==���������>>

==�������>>

==�0����������>>

�������������������������

��������������@����

==���������>>

==��������>>

������-����8�B�������������������

==�-���>>

����������"��@�����"��������"�A��

���������"��@����"��������������������"

�==�/���>>

���������"��������

�%����C+�������������� ����/������&��!�/ �� ����������

www.intechopen.com

Page 15: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �(

��� ��������� ������ ��� ��� ������� ���!� � �� ���� ������� ��� ������ ��� ����� C+�� .��� ���� ��� ���������������� ��������"�� ��3�7��( ��++:#���� ����� �� ��������������� �������� ������������������� �������������������������������� ����������� �����.���������������������������� �� �� ���� ����� �� ��!�� <�$$� ����� ���� ��� � �� ��� � &)$� � ���� � ������������ ���� �� �������������� �������.����������������������������� �������� �����������.������ ���#���� �� ������ ���#����� �������� ������� ���� ���#� ������������� � �������� .��� ������������� � ������� ����� ��� ���� ������ ������������ ��� ���� ����������� � �� Q������� ����������R� ���� ������ ��� ������� KK�LL� ������ �����Q��� �����������R� ��� �������KK���LL�� �/ �� ���� �������������������!�� ������� �������� ����� �������� ���� ���!��� ��� ���� ���� ���� ��� � ���� �#� ������ � ��#� ������ ���!�� ���� ���������������� � � ���#� ����!����� 5���!���� ����� ������� ��� ������� ��� � �� � ��� �� ���� ���� ���� ��� �� ������� ��������� ������� �� �*�� ����.���������������� ����� ������������������������� ������ ������.��� ������*����������� ��������������(������������� �����!���� �� ���� �� � ��� M���� ��� � � � ���� �� ���� ������� ����� ��� �(�������� .���� ��������� ��������� �� �������������� ��������.�� ��� �������� ��������������������� ��#��������� ���#�����!�����-������ �� ������ �� � ����� � ��� ��������� ��� ����� �(������ .��� ���� ��� ��� ��������� �� �������(�������� ����%� ����>�������������!������ ����� ���������� ��������� �������

�/! ����� ��� ����������������&�������������0�����0���������������������������������C+������������� ������������������������6�6������������������� ���������%�5>)-'�� .��� ������ �������� ���� %�5� �������� ������� ��� ��6�� .����� � �� �(������� ���"8�D���������� ��++:#���5������ � ������������������������� ���*������ �� � ����� ������� �������������� ����������� � ������ ������ ��� ����� � ��� ���� ��� �������� � .���� ���� ��� ����� � ��� ���� ���� �����������������CC��4��� ���������������� ��.������ ����� ���������� �� �� ����� ������ �����������������.����������������������������� �������� �����������.������ ���#���� �� ������ ���#����� �������� ��������������#��������������� ��������.����������������� ������������������������� ������� � ����� ��� ���� ����������� � �� Q������� ����������R� ���� ������ ��� ������� KK�LL������������Q��� �����������R��

�/!���������������������0�����0�������4�� ������������������� ����� ���� ������� ���� ��� ����������� �������� ���� ����5)-��.���5)-���������� ��������%�5>)-'���������������� ������������� �����������.������������������������� ������ �������� ���� ���� �� ��������� ��� ����� C+�� � ������������� ���� 5)-� ����� ������� ���������� ���������������(����������������� ��������������� �����������.�����������*������������������� ��������5)-�� ��5)-.�����"8 ����������������C11, �5)-.���� ��++1#��.���������5)-������������������C���.������������������������!�� �� ��������������4��������������� !������������������������������ �������������� �� �������������������������������������������� ��������� ����.������������(��������������������������� �������� ��������!�� �� ������������.��������������� ������� ��������������������� ���������� �����2���������� ��� ��� �������������� ���� ���������!�� �� ������ �9� �������� ������� � ��� ������ �������� �*�� ����.��� �� ���������������� ��������������������������5)-�����.������������������� �� ������� ��� �����C���$(������������� ������������������ ���������� ��������������� �� ������(���������4�� ��������� ������ �����(��������������� �����������������������������������������������������������������������

www.intechopen.com

Page 16: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �((

==��>>

����������

==��>>

���������������

==��>>

*������������

==-�>>

�����@���

�������

==-�>>

!���������

==��>>

���������

==��>>

���@��

�������������

���������������� �$���@�

���������������

�$��������

�(D4����$�������

������������������"������

�����������"����4

==-�>>

0�����0��/���

==��>>

���������4

==��>>

!��������?@���

==-�>>

8���4� ���� $���

==��>>

�$�� ���

$���

�����������

�( ��

��������>C �������%C

��%����CC���%��������������������5�������)�� ��-���%� �/������&��!�/ �� ����

www.intechopen.com

Page 17: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �()

���������� ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������

��������������������������� ����������������� ��!�����������""!�������"�#$%&'%���#$%&'%�����������!��������#$%&'%�����������������""���(� ��������� ���) ��������#$%&'%�����������*�#��#$%&'%����#$%&'%�����������������#$%&'%������������������������#$%&'%���#$%&'%���������"�������#$%&'%���#$%&'%���������������#$%&'%���+��*�����������#$%&'%�������

*- �8+��-� 5

��%����C����5��� ���)�� ��-���%� �/������&��!�/ �� ����

www.intechopen.com

Page 18: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �)*

3!�,������ �"��������*�������������� �*��

4�� ��������� �������� � �������� ������� ����� �� ���� � ��� �� ���� ���� ������ �� ��������� "F���B�� �C11E �++E#�� ��������������� ������� ��������������� ��������������.������ ������� ��������� ����� �������� �(��������� �������� ��� ���� 5)-�� .��� %�5>)-'� ����� ��� �� ������ ����������5)-��������.���5)-�����������������������������������5)-.������ �/���������������� ��������3����������������������������������(�������������������������������� ��������� ���� �� �� �� ����� ��� ������� �������� .� ��� �������� ����!�� ����� ���� ����� ��������������������"F���B�� ��++E#�� ����������������.������ ���#�� ������ ���#� ������������#��������.���������������� �����������%�5>)-'�� ������������� ��#��.���5)-��������������� ���#��������#��.���%�5>)-'��������������� ������ ���������������������������������������J� ������� � � ����� � ��������� ������ � ����� �� ���� ��� ���� ����� �������� ����� �������� "F��� �� ������ �C11,#��.���5)-������������� �� �� �������������������������������3�����������������)�� �� ���� ���� �� ��!�� ����� � ����� � � ����� ���� ����� � � ��������� ���� ����� � ���� ������������������� � ��������� � ������������ � �� � ������ ����!��� � ��������� ������*��� � �� !��������� �������� � ����� 4�� ���� ����� ��� ����!��� �� � �������!� ���� �������!� ����� �������������������������� �������������������.��� %�5>)-'� ��� ����������� �� �� ����� � ���� ���������� ���� �������� ����� ���� 5)-� � ����� � ����� � ������ ���� � ������� ����� 1� ������ "���� ����� CC#� ���� ��� ��� ���� �C� ������ ��� ����5)-�"���������C�#��.������������������� ��� ��������������������������������������������%�5>)-'��.��� ������������� ������������CC�����C��� ��������������������������� �� ��������� ��� ������������������� � ���������������� ������ ��������� �� �� ������ ������������������ �� ����������� ����������� � .��� ���� ��� �������� ��� ���� %�5>)-'� ���� ��� ����� ��� ������ ���������(������������������������ ��������� ������� ��������������� ��������������� �� �������

���� � � !� ����"����� #������� !�����������

-./�� �898�: .������ �E� �������

*. <!5 :�� 9������ �E� �������

! .������ : � ������� �.�����?��5������) �� ������� H������������� �%�5>)-'�����5)-��.�����?������������������������� �����������)�� ������������%�5>)-'��� ������� ���������� ����!������ ��� .��� ����� ��� � ���������� ���� �� ��������� ���� ���� ����� %�5>)-'� ��������������� ��� ���� ������������� �������� ��� ��� � ����� ����� ���� ����������� ����� ���� � �������� ���)�� �� ������ % ��� �(� ����� � ������ ���� ��� � �� ������� ��� ��� � 1+� T� ��� ���� ����� ����� %�5>)-'� ���� � ���� � ����� ��� ���� ��� ����� ���� ��� �(������� ��� ����� �� !� ����� ����� J������� � ��� ���� ����� ����! ������

�4!������������

.�������������������������������������� �%�5>)-'�����5)-���.�� ���������������������������������� � ���� ���� � � �� ���� ������ ��� ���� ����������� ����� ���� � )�� �� ���� ������ � ����.��� ������� � � �(������ ������ ��� ���� ���� ��� � �� ���� �� ������������� � �� ����� ����� ������ ����� 5)-��� 5� ����� �������� ��� ���� ����������� ������� �������� ���� ������� � ���)�� �� ������ .���� ����� ��� ��� ���� ����� �� ����� ������� ��� ���� ��� ��� ���� �� ����������� � ��

www.intechopen.com

Page 19: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �)+

������ ��� )�� �� ���� ����������� .���� ���� ��� ��������� � �������� ������ ������� %�5>)-'�������� ���� ����� �������������������������5)-��.���%�5>)-'���������������� �����������5)-��� ��� ������������� ��������������������������5)-��� ���������������� �������������������� ���� �(�������� ��� ��������� ���� ����� /��� � ����� ����� ��!�� ��� � �����(� ����� ���� � ��������������������������5)-������������������������ ��#������������ ���#��������������#����� �������� ����������� ��� ��� � ��������� ����� ���� ��� �(������� ��� ���� � ��������� ������������� ���� ���� ���� � ���������� � �� ��� ����� �� � ������ � ����� � �������� ������ � ������ ������� ����� �� � �*�� ������� ������� ��� � ���� � ����� � �������� ����� ����� � ������ �������� M���� ���������� ��������� ������� � �� !����� � �����(� ������ �� �������� �������������� �������� ������ �������� �� ��� ������.���%�5>)-'��� ������������� � � ��������� ����������� ������������������������������������������������������������ ������� �����������������3���5)-���������� �� �� ���������������� �� ���� ������� ���( ��������������������������������.���� ������� ����� ����� ��� �� ���� ���>��>���� ������ ��� ����� ������ .00� "� ���� � ���� ���� �#� � � ���� /�0� @F. � ����� ����������� �������� ��!�� ���� ����������� � ��!��� ���� ���������� ��� ���� ���� ������������� �� ��������������� �� �������������������������!������5)-� �� �� � ��������� �(��������� ������� %�������� � ��� � ������ � �*�� �� �� ������������������������������5)-;�������������������������� ������������ ����������%�5>)-'����������������������.���5)-��������������� �������������������(�����������������3�������4������ 5)-� ��� ����� ��� ���� ��������� ������ .00� �� ���������� ���� ������� ��� ���� 5)-;���� ���� ��������������������������� ����������������������� ��������)�� �����������5��� ���)�� �������� ��� ������������������ ��������������������������( ���������������� ��������������������� ���� ���� ���� ��� �� ����3��� ��� �� �� ����� �(����� ������ ���� ���;�� /5�� "������������ �������������#����� ����������(������ ������ ����������� ����� ������������������)�� ���������������������#� �� ����� � ��#� ���� �����'���� ���� �����������)�� ������� ������������ �� ������ �����������.������ ������������������ ��������������������� �5)-��� ������������������������������B����� ��������������������������������� ���������)�� ��������������������������������)�� ����������� ����������� �� ��������������� �� � �(�������� ������� �� �������� �������)�� ������ ��!�� ����%�5>)-'��������������� ������ ���� ����������

�2!�%������

&� ��� ����7�)�33� ����"�++C#��4� ���������������)�� ��-���������������������������������� ������� !������ � �� C+A>CC1 � �-402� � ���H� C+�C+C:J� CEAC>"+?#,+1?A>�� � F��� ??� �-���� �<����++A �$������ �

&��! � 5�� "�++E#�� ����� ���� ���� �� ��� �� �� � ��������� ���������� ������������ "������� ������� � � !����� ����������� � F���� 1� -��� � � -��� �++E � �� C:+>C,: � #���$����!�������%&��'()'((*+��)*((,-��������� ������������������

&� �� � $�9� 5��� � � ��� 7� 2�������� � $�� "�+++#�� ��� ��� ��������� �� � ���� ���������'��� ��� �.���)�� �/�� ������������� �� ����������0���1�������������������!� 2������������� � �� �16� S� 6+, � 4&-H� 6>E?+>:AE6+>� � 4���� 5��� � ���� �+++ � ���� >F� ��� ��8�

5������ � 5�9� 0���� � � �� � B�������� � <� � 8���� � ��� 7� ������ � )�� "�++?#�� ���������� ���� ��+���������� '��� ���� ��� ���� ����� �� $������ ���� )� �� ������ ) ����� � ) ���� ���

www.intechopen.com

Page 20: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �)�

M/);+? �� AA>A, � 4&-W� 4-H� +C:6>E1?, C>E,CC6>:A6>+ �2������� 5���� 5� � <����++? ��5��

5��� ��9�$�������� ����7�M� �X�5��"C11E#��������� ��� � ��-��>����� ��.��!�0 ��������� � ��� � �� -��>����� �� ������ 0 ��� � .����������� � � ��� '==>� ������������ �� ������� ��� .�������� .��������� � �� C1C>C1E � 4&-H� +>,?16>�:C:>, � � � ����>5������ �4������� ��� �����C11E �525�) ��� ����

5)-.����� "�++1#�� 5)-� 0 �� � '�� ������ ��� 5����� � ������ � ����� ����� ��� �� ��� �'���� !����HJJ��������������!J5)����J�

'� � � '�� "�++6#�� 5��������� ��������� ���� ������ � �������� � � 5�������������� ��� �����5� �F���?:�-��C+ �/����++6 ���:�>:E �4-H�+++C>+A,��

'���� � ��� 7� .� � B������� � ��B���� "�++C#�� ���� ��������� '��� ���� ��� �� M� !������������������������� �.������������ ����,�������������� �� ����������������� �������������6������������������6���������� ����������������� ���A:>1+ �4&-H�1A,>6>E?+>?�::A>A �.� ���� �/����++C � ���� >F� ��� �&� ����

0� ��� �<����7�0�� ����"�++�#����5��� ���)�� ��-���%� ����3�������� ������>������-�������������� ��� 5��� ������ ������ �������� � 4��� ������� ������H� '����� �����������������F� ��������� �67 !�*>,> ��C:>�, � ���� >F� ��� � 4&-H�1A,>6>E?+>++�::>: �&� ���JB������� ��

0����� ����7��8��� �8��"C11C#��M���>�� ����0��� ���3���.��!�0 ��� �.������������ ����?�������� !�������� ��� .�������� ���� %����1���� .��������� � �6??>6EC � 4&-H� +>,C,:>�6C+>C �'������.O �%���C11C �4$$$ �����

0 D�� � &�� 7� .������� � )�� "�++6#�� �� ������ ��� 5��������� � �������� �� )���� ��� �� �5���� ���� 2�*����� ) ��������� � �� � � .���)� � � *��� 7������ �� ������� ��� .�����6���������� �.��������<�����.6&.(? �&� ��� �-� ��� �/����++6�

0 D�� � &�9� 8�D��� � �� � 8���� � 2�� 7� ������ � /�� "�++?#�� .��� ������ ��������� ) ����� �����������3�����> �@����$.�����$������ �)������ ��++?������HJJ�����>�>��� ��

0 D�� � &�� "�++:#�� 5��������� )���� �� � .���)� � � '?�� � ����� ������������ !�������� ����#������������������������ � �������A�����!���� ����?C>�?: �4&-H�+>A:1E>�E?:>: �$5& �)������ �0� ���� ��� ��++: �4$$$ ���

B� �G��7����3 �����"�++?#������������'��� �����������)�� ��-���-���������� ���������������� � .����������� � � ��� !������� ������������ �� ������� ��� !� 2����������������B�;��2�������������������!�;�C*((,� ��C6>�C1 �4&-H�C>,1CA+:>C?>? �4�������� 5������ � <��� �++? � 8��������� ������� 4��������� 0 ���� ����� � &���� ����� �� �5������

<���� �)�9�$�� 3� �<��7������ �%��"C111#��)�� ��-����7�2����� �) ������� �"�������� � �����������!����!�������� �F����E1 �-���6 �'���C111 ���?A:>E+6 �4-H�++��>++++�

<= ������ � <�&�� "�++�#�� 5���� ��� )�� �� -���� ��� ���>&����� ����� �� '���������� S�'��������� �������� �� �� � )� ������� B������� � � .���)� ,���)� #�������� ��� ���.������������� � .7�B� .7������������++�����:C>,+ �'�����.���������2�� ��)&>E:+ ��� ����'���� !�

<= ������ �<�&��7������� �8�&��"�++:#��2�*�� �������$������ ������ ����������� �)� ����&��!������ �.���)� � � '?�� ����� ������������ !�������� ����#�������� ��� ������������ � � ������� A����� !����� � A! � �� �E1>�:, � 4&-H� +>A:1E>�C�E>, � )������ �0� ���� ��� ��++: 4$$$ �-�X��

8����� � <�B�� 7� 5� ��� � <���� "C111#�� �������� ��������� ��� ) ������ � ������������� � � ���0 � �F����?��-���C �<���C111 ����,>6+ �4-H�+++C>+A,��

www.intechopen.com

Page 21: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

������������ ������������������������

�������������������������������������� ������������������ �)!

8����� � $�� 7� M���� � 2�� "�++A#�� . ���� 0 ��� 0 ���� �H� 5������ � $(�������� �4�������������� ���� ���������� ���� ��� �����������3����� ��$��$*/, � ����� ��������)��� �� � �)��� �� � �0� ���� ��++A�

8��� � )�� 7� )����� � 2�� "�++�#�� '� �������� ��� )�� �� -��� ������� � ��� ���� ������������� ���5������������� ����� � � .���)� � � ''�� ��)� �� )� &�� ������ ���� ������4���� ��� �������.�� ������������ ����:�>�A: �4&-H�6>E?+>:A�:+>E �4���������� ��� ��++� � ���� >F� ��� ������� ��8�

8�D��� ���9�0 D�� �&��7� �.������� �)�� "�++:#��5������������������� ������ �M���� � 4&->C6H1A,>+>?A+>+�AC+>6 �M��������( ��8�

8 �������� � ����9� 5� �������� � �� 7� <����� � 8�� "C11,#�� .��� ) ������� ;�� 0����� ��� 5���� ���)�� ��-��� � ������������ "�������&��!� 2���������� ��� �����)������ ��� �!���� �F����� �-��� �'���C11, ���1,>C6� �4-H�C?66>�AA1 �C?66>�A,A�

8 �������� �����9��<= ������ ��<�&��7�<������8��"�++?#�����������������5���� ���)�� ��-�������������'��������� �6������7���� ��� �������!������ � �++? �F���� 6+1,J�++? ���11>�A �4-H�+6+�>1A?6 �C:CC>66?1�

��@��� "�++A#�� ��@��� M� !� 0 ��� J� ) ����� � � ��@��� 2������ � � $�������� �������*��������

������� �5� �0 ����� �<�� �<���� ��<��7����U �.��"�++A#��������. ����0 ���0 ���� ��%� �)���� �>&����� M� !����� ������ . ����� ������� � "������� � � &18��� �����������!������������9����� ����E6>�A6 �/����++A �$� �� ��

���HJJ����������J������J�����V�++AVC+J�� C6J����3>0 �� �<�)��7�5�����<��"�++?#��% ����������������'��� �����������������)�� ��-���H�

������������������ ��)� �� ������$������ ��� �0 ��!���� �!� 2����������������7��� �F�����1 �-���6 �>6: ��++? ����E>6: �4-H�+C:6>E1?,�

�� ��3 � ��� 7� �( � B�M�� "�++:#�� .���� ���� ���� ����������� ��� ���� 5���� ��������� �� � M������������� '���������� � .����������� � � ��� ��� ������� � � ��� ����� ��� 0��������!��������� ����1�������3������� ���666>66,� �.� ���� �/����++: �4&� �.� �����

�� ����� � <�9�5���� � <�7����� �$�� "�++:#��/�� ���� 4���� �����������������)�� ��-���� �������� ��'��������� �.���)�� � � 0�.7:(-�67 !�,(*, ��C1>6: � 4-H�+6+�>1A?6 �.� !��%������ �<����++: � ���� �&� ����

/�0� "�++1#������ �� �� ���� �� ������������� F��� � /�0 ����HJJ��������� �J����������J���������J�� ���J��������

)�� �� � '�5�� 7� ��� � B�� "�++�#�� ������� ���� ���� )� �� ������ ) �����H� 0 ��� 0 ���� ������� �� �������� ��� �@-� ������� � ��� ���� �������������� .����������� � � ��� '*�������������� �� ���������� �������.�� ����������������������������������4������������� ���CE1>CAA �4&-H�6>E?+>?6E61>E ������� ��++� � ���� >F� ��� ��8�

������� � <���� 7� ���3 � ���� "�+++#�� ���� '��� ���� ��� /������ )�� �� -��� ������H� ���� ����� �� � ��������� 7� �������� � !�;�� *((( � �� C+6>CC+ � 4&-H�C,1CA+:1EEJ1A,C,1CA+:+E1 � 5������� 4������� � <��� �+++ � 8��������� �������4�������� ����

��� ���$�9������ ���B��7�M��������� ���M�� "�++6#��. ����� �������������>&����������������� ���'�����J5)-������� �� �F����������������&������ �.���)�� � ���-�� ��)� �� )���������6+#����������� ������������<��� �������� ������6������� ���6>�� ����H�C+�C+C:J���������++E�C��+E1 �$���� �����-��������.��� �������5����� ������� ��F����CE1 ������++: �$������ ���������

www.intechopen.com

Page 22: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

�������� %����������� �)&

���!��� � X�� "�++:#�� � 4��� >������ 5����������� ��� ���� ������ ��� 5)-� %� ������ �.���)� � �0.!� :(- ���?CC>?C, �4-H�CE6+>�C6:� �+>�A:1E>�:,E>6 �&������ ��4���� �'����++: �4$$$ ����

��� ���� �$��7��8���������"�++6#��/�������������)�� ��-������ �&��������) �������������� �&�� ���� ����� �� ������� ��� ������� !����� *((?9� &��� *((?#���������� A�������� ������ &1�������� ���������� ������� ���� � � ����� ����� ������ &������ 67 !�*//=+*((? �/����++6 ���:1+>A+� �4-H�+6+�>1A?6�

��� �� � � -�2�9� 5 ����� � $�%�� 7� '� � � � '�� "�++6#�� /)�>�&����� '����������� 7�/� ��������.��������� ������������� � � ��� 0 � � F���� ?:� -��� C+ � /��� �++6 � �� :A>A� �4-H+++C>A,��

��� �������� �.��"�++,#���4���������������������������������'��� ���������%�������������������� � 5������ )�� �� -��� '��� ���� ���� 5��� ��� )�� �� -��� �.���)� � � ��� '>��������������������!������������#������������������������ � �������A�����!���� ���C1C>�++ �4&-H�+>A:1E>6C?C>E �&������ �4 ����� �$5& �� ��++, �4$$$ ����

�D �� �B��"�++?�#��� ���� ���-��������������+�������������7������"�������� � ������� �F����CC �-���6 ����++? ����A1>6+� �4-H�C�6:>:+:?�

�D �� � B�� "�++?�#�� ��������� ��� 5��� ��� %���� ��� ���� ��+� ���������� � ) ���� ��� �++?� 4$$$��������� ��� F������ ���������� ���� B����� 5��� ��� 5������� � �� �6E>�?� �4&-H�+>A,+6>,:1:>E ��++? 4$$$ ����

�D �� �B��7�B������� �<�B��"�++E#���2����������������������������'��� ��� �.�1�)�0����)��7������"�������� � ������� �F����C?��-���C ��++E ��?6>:? �4-H�C�6:>:+:?�

.������� � )�� 7� 0 D�� � &�� "�++E#�� 4���� ������ � �������� ��� $����������� �� � �� ��� �����5����� � &����� ������ � .���)� � � ��� '*�� � ����� ������������ !�������� ����#������������������������ � �������A�����!���� ���EC>:C � 4&-H�+>A:1E>�6+,>+ �0 ����&��� ��' �$5& �� ��++E �4$$$ ����

.������� �)��"�++�#��������������������������5���� ��������'��� ������������� �.���)�� ���������������� �� ����������!� 2����������������3������������.��������52$��) ��� �<��� �++� � ���HJJ�������>���������� �J��������J�����������J��������V�++�>�����>�����V��������V��V����� ���V���V���� ������V�����������

.������� � )�� "�++?#�� � �������� ��� '��� ������ ����� 4���� ����� '���� 5����������� ������ �.���)� � � ��� ''�� ����� ������������ !�������� ���� #�������� ��� ������������ � � ������� A����� !���� � �� CA,>� C,E � 4&-H� +>A:1E>�C�E>, � & ��� 53��!� 2������ �$5& ������++? �4$$$ ����

F��� �� � ����� � M���)�� "C11,#�� .��� ���������� ��� )�� �� -���� ��� M� !����� ������������6������ 7��� � $��������� ����� ����� ��� .��������� � $�������� ����HJJ�����������������J�����J��������J�����������JE6����

F��� B�� � 8���� "C11E#�� �� �������� !����� ������������ 0� 5������ 0������� � 5��� ���������� �����) ��� �4&-H�+>E�C>?EEC?>: �-�X�����

F��� B�� � 8���� "�++E#�� 4��� ������� ������� � �������� �� �� ) �������� ���� �������������� ���� � ����� �� -���� � .���������� ����� ������� $�������� � �++E ����HJJ����������������JW�������J��CJ�

G���� � 2�� 7� � ���� � 0�"�++6#�� ����-��� H� �� )�� �� -��� &����� 5�� ��������� ��������� �� �'��� ������� /������ � D��������� .����������� ���� �������� ������������ 67 !�*/?(+*((? � ���� �F� ��� �F���?, ��++6 ���6�?>6?6 �4&-H�6>E?+>�+C+�>E �-�X��

www.intechopen.com

Page 23: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

Petri Nets ApplicationsEdited by Pawel Pawlewski

ISBN 978-953-307-047-6Hard cover, 752 pagesPublisher InTechPublished online 01, February, 2010Published in print edition February, 2010

InTech EuropeUniversity Campus STeP Ri Slavka Krautzeka 83/A 51000 Rijeka, Croatia Phone: +385 (51) 770 447 Fax: +385 (51) 686 166www.intechopen.com

InTech ChinaUnit 405, Office Block, Hotel Equatorial Shanghai No.65, Yan An Road (West), Shanghai, 200040, China

Phone: +86-21-62489820 Fax: +86-21-62489821

Petri Nets are graphical and mathematical tool used in many different science domains. Their characteristicfeatures are the intuitive graphical modeling language and advanced formal analysis method. Theconcurrence of performed actions is the natural phenomenon due to which Petri Nets are perceived asmathematical tool for modeling concurrent systems. The nets whose model was extended with the time modelcan be applied in modeling real-time systems. Petri Nets were introduced in the doctoral dissertation by K.A.Petri, titled “„Kommunikation mit Automaten” and published in 1962 by University of Bonn. During more than40 years of development of this theory, many different classes were formed and the scope of applications wasextended. Depending on particular needs, the net definition was changed and adjusted to the consideredproblem. The unusual “flexibility” of this theory makes it possible to introduce all these modifications. Owing tovaried currently known net classes, it is relatively easy to find a proper class for the specific application. Thepresent monograph shows the whole spectrum of Petri Nets applications, from classic applications (to whichthe theory is specially dedicated) like computer science and control systems, through fault diagnosis,manufacturing, power systems, traffic systems, transport and down to Web applications. At the same time, thepublication describes the diversity of investigations performed with use of Petri Nets in science centers all overthe world.

How to referenceIn order to correctly reference this scholarly work, feel free to copy and paste the following:

Anthony Spiteri Staines (2010). Intuitive Transformation of UML2 Activities into Fundamental ModelingConcept Petri Nets and Colored Petri Nets, Petri Nets Applications, Pawel Pawlewski (Ed.), ISBN: 978-953-307-047-6, InTech, Available from: http://www.intechopen.com/books/petri-nets-applications/intuitive-transformation-of-uml2-activities-into-fundamental-modeling-concept-petri-nets-and-colored

Page 24: 1 Wireless Tomography in Noisy Environments using Machine Learning

© 2010 The Author(s). Licensee IntechOpen. This chapter is distributed underthe terms of the Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike-3.0License, which permits use, distribution and reproduction for non-commercialpurposes, provided the original is properly cited and derivative works buildingon this content are distributed under the same license.