Nov, 2023

基于移动性的 WiFi 定位图学习

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TL;DR利用移动智能手机进行用户位置追踪，在低规格的惯性测量单元（IMUs）内存在无法预测的错误，因此不能单独使用，而需要与另一种定位技术（如 WiFi 定位）进行集成。本文提出了一种新的集成技术，使用名为 Mobility-INduced Graph LEarning（MINGLE）的图神经网络，它基于捕捉不同用户移动特征生成的两种类型的图。经过实地实验验证，MINGLE 相比基准模型显示出更好的定位精度，半监督和自监督学习情况下的均方根误差（RMSE）分别为 1.398 米和 1.073 米。
smartphone-based user mobility trackinggraph neural networkintegration techniquemobility-induced graph learning (mingle)positioning accuracy
发现论文，激发创造
  • 城市区域嵌入的多图融合网络

    本文提出了一种名为多图融合网络（MGFN）的模型，通过人类移动数据的地理位置相似性融合模块，将人类移动数据的多种模式嵌入到该模型中，这有助于进行交叉领域的预测任务，如犯罪预测，并在实际城市数据集上进行了广泛的实验，结果表明，MGFN 模型优于现有技术方法，最大提高了 12.35％。

    Jan, 2022

  • 室内 GNN：基于图神经网络的 WiFiRSSI 室内定位方法

    我们开发了一种名为 'IndoorGNN' 的方法，它使用基于图神经网络（GNN）的算法，以一种监督方式将特定位置分类为特定区域，基于在该位置收集到的 RSSI 值。我们的实验证明，IndoorGNN 在数据集受限的情况下能够表现出与完整数据集相当的预测准确性，而且相比于传统方法和基于 GNN 的方法，它在室内定位任务中具有更好的位置预测准确性。

    Dec, 2023

  • 空间 - 时间城市知识图谱启用的出行模式预测

    本文利用空间 — 时间城市知识图谱中的移动轨迹，特定地点类别信息及时间信息，设计了一个模型，旨在解决基于知识图谱技术的用户的远期移动预测问题，提高了预测精确度。同时，对 POI 类别作为背景知识和辅助信息的实验结果表明，可帮助提升预测精度。

    Nov, 2021

  • 一种神经网络方法：联合建模社交网络和移动轨迹

    本研究提出了一种新颖的神经网络模型，通过联合建模社交网络和移动轨迹，可以更好地分析和挖掘地理位置社交网络（LBSN）数据。通过考虑四个影响移动轨迹生成过程的因素来建模移动轨迹，最终在两个重要应用的实验结果中验证了模型的有效性。

    Jun, 2016

  • 基于 IMU 监督的神经网络室内定位技术

    利用惯性测量单元（IMU）计算伪标签，本文提出了一种无需昂贵采集位置标签的无线电信号用户定位方法，并展示了在模拟和真实 5G 测量数据中达到分米级准确度的实验结果。IMU 辅助方法与完全监督方法相比性能相似，但部署所需的工作量明显减少。

    Feb, 2024

  • 利用机器学习技术改进的物联网应用的室内定位

    利用机器学习算法和无线技术实现基于接收信号强度指示器 (RSSI) 的室内定位，通过测试不同的机器学习模型和无线技术，评估室内环境下的定位精度和稳定性。

    Feb, 2024

  • 利用惯性测量单元从车辆振动中学习位置

    本文提出一种新颖的车辆定位方法，其中不依赖于全球卫星导航系统，而是通过学习来自惯性测量单元（IMU）传感器的加速度计和陀螺仪测量值的道路特征标志，分别基于卷积神经网络和集成随机森林的手工特征方法学习道路特征，并提出一种实时推导车辆位置的算法。

    Mar, 2023

  • 多模态室内定位方式的众包无线电地图应用

    本研究论文探讨了利用众包无线电地图作为多模式室内定位系统中楼层平面图的替代方案，通过引入一种新的框架来解决无线电地图不准确和覆盖不足的挑战，并结合一种基于深度学习的 WiFi 定位模型和一种贝叶斯融合技术来实现最佳融合，通过在多个真实场景上的广泛评估，结果显示相比最佳基线系统有约 25% 的性能提升。

    Nov, 2023

  • 基于图形的移动建模研究：用于下一个兴趣点推荐的图形转换模型

    MobGT 是一种基于图神经网络和移动性图转换器的算法，能够全面利用图来捕捉用户移动模式中的空间和时间特征，并通过引入针对空间 - 时间数据的新型损失函数解决了长尾问题。

    Oct, 2023

  • 大规模 MIMO 检测的图神经网络

    本文使用图神经网络（GNNs）学习图模型和马尔可夫链的随机场（MRF）来解决无线通信中的大规模 MIMO 检测问题，实验表现出比基于置信传播（BP）的 MMSE（minimum mean-squared error）基准检测器更好的性能。

    Jul, 2020