Feb, 2024

基于 IMU 监督的神经网络室内定位技术

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TL;DR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。
发现论文，激发创造
  • 室内定位系统：传感器读数的智能融合

    通过结合多种最先进的传感器的数据，我们提出了一个多功能的测量系统，对其进行比较和融合，展示了单一数据融合技术在应对情境转换时的可行性和鲁棒性。特别是，在结合射频（RF）定位技术和惯性测量单元（IMU）时，这种方法在解决定位问题上具有极高的鲁棒性和可靠性。

    May, 2021

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    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

  • IDOL：惯性深度方向估计和定位

    本论文提出了一种基于数据驱动的二阶段流程，首先估计设备的朝向，然后估计设备的位置。该流程使用普通智能手机，并依赖于循环神经网络和扩展卡尔曼滤波器来获得朝向实现定位。研究表明，我们提出的方法在定位和朝向误差方面优于现有方法。

    Feb, 2021

  • 可靠自动驾驶车辆位置估计的 GPS-IMU 传感器融合

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    May, 2024

  • 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 CSI 的大规模 MIMO 室外定位：基于学习方法的实验研究

    使用基于学习的方法对 5G Massive MIMO 系统下的移动用户在小区内的位置进行推测，并采用极端学习机作为学习算法并对性能和健壮性进行验证，以及探讨在 5G 网络中实际应用的相关问题。

    Jun, 2018

  • 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

  • 用于智能手机不变室内定位的多头注意力神经网络

    本研究提出了一种基于多头注意力神经网络的室内定位框架，能够有效应对智能手机设备异构性导致的 RSSI 信号特性差异问题，并在多样化的室内环境中，相比于现有技术，提升了高达 35% 的定位准确性。

    May, 2022

  • 基于 CSI 的多天线和多点室内定位使用概率融合

    本文提出了一种利用基于神经网络的信道状态信息指纹技术的定位管道，通过从一个或多个不同步接入点（AP）获得的上行 CSI 测量来实现无线局域网 MIMO-OFDM 系统的室内和室外定位，达到厘米级中位距离误差的性能优化。

    Sep, 2020

  • 利用无线、视觉和音频传感器进行室内定位：现实数据验证和讨论

    本文研究使用无线电、视觉和音频传感器进行室内定位的方法。通过对最先进的算法和真实数据集的评估，我们更具体地评估了一种基于无线电的机器学习算法与大规模 MIMO 技术、基于视觉的 ORB-SLAM3 算法与 RGB-D 相机以及基于音频的 SFS2 算法与麦克风阵列进行室内定位。讨论了定位精度、可靠性、校准要求和潜在系统复杂性等方面，以分析不同传感器在室内定位任务中使用的优势和局限性。结果可作为鲁棒高精度多传感器定位系统进一步发展的指南和基础，例如通过传感器融合、上下文和环境感知适应。

    Sep, 2023