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FeMLoc：面向物联网网络中自适应室内无线定位任务的联邦元学习
FeMLoc 是一个联邦元学习框架，专注于室内定位领域，通过在众多边缘设备的不同定位数据集上进行协同元训练，以及在新环境中的快速自适应，实现了较传统神经网络方法更准确、更快速的室内定位，同时大大减少了指纹数据收集和校准的工作量，具备适应新兴
PDF2 months ago
SPVLoc: 未见环境中的 6D 相机定位的语义全景视口匹配
本文介绍了 SPVLoc，一种全球室内定位方法，能够准确确定查询图像的六维（6D）相机姿态，无需过多的现场特定先验知识和训练，采用了一种新颖的匹配过程，在室内环境的一组全景语义布局表示中定位了透视相机的视口，这些全景图由未贴图的 3D 参考
PDF3 months ago
SANGRIA: 堆叠自编码神经网络与梯度提升用于室内定位
基于指纹识别的 SANGRIA 室内定位框架使用堆叠自编码器神经网络和梯度提升树，克服了设备异质性挑战，在不同室内环境和异构设备中实现了 42.96％的平均定位误差降低。
PDF4 months ago
基于 Wi-Fi 指纹的室内定位的静态与动态数据库：从数据角度的讨论
本文通过考虑时间变化的 Wi-Fi 指纹对室内定位的影响，从数据中心的角度讨论了静态和动态数据库之间的差异，并以浙江财经大学国际商学院大楼的动态数据库为案例，通过方差计算和孤立森林算法的分析，揭示了 RSSI 的时间漂移对高斯过程回归模型定
PDF4 months ago
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。
PDF5 months ago
基于 CSI 图像的少样本元学习的动态室内指纹定位
利用一种数据高效的元学习算法，本文提出了一种创新的室内定位方法，解决了指纹定位在数据获取成本高和基于静态数据库估计的不准确性方面的问题。使用历史定位任务改善适应性和学习效率，在动态室内环境中采用 “学习如何学习” 的元学习范式。我们引入了任
PDF6 months ago
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
PDF7 months ago
CALLOC：用于安全和稳健室内定位的课程对抗学习
CALLOC 是一种新颖的框架，旨在抵抗对室内定位系统的对抗攻击和环境及设备变化所带来的误差，并通过自适应课程学习方法和轻量级的 scaled-dot product attention 神经网络在资源受限的移动设备上实现抗对抗攻击和变化的
PDF8 months ago
多波段可变自编码器增强的室内定位信道预测方案
在本文中，我们提供了一个方案，通过从另一个传输通道预测信道状态信息（CSI）值，并将多频段信息拼接在一起，从频域改进室内指纹定位的准确性。我们在 COST 2100 模拟数据和从办公场景中收集的实时正交频分复用（OFDM）WiFi 数据上测
PDF9 months ago
辅助生活环境中传感器位置优化的灰箱贝叶斯优化
基于灰盒贝叶斯优化和仿真评估，我们提出了一种新颖的、样本高效的方法，在任意室内空间中找到高质量的传感器布置，用于可靠的跌倒检测、室内定位和活动识别。通过捕捉关于活动空间分布的专业知识，并将其纳入到贝叶斯优化的迭代选择查询点过程中，考虑了两个
PDF10 months ago
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 S
PDF10 months ago
FedHIL：面向移动设备的弹性异构联合学习，用于室内定位的鲁棒性增强
本文提出了一种融合室内定位和联邦学习技术的新型嵌入式机器学习框架 FedHIL，以提高设备异构环境下室内定位的准确性，同时保护用户数据隐私，在现实世界的不同室内环境和异构移动设备中进行的实验证明，FedHIL 表现优于现有最先进的 FL 和
PDFa year ago
基于深度学习的 RF 数据软范围信息生成方法
本文提出了一种基于深度学习的方法来从射频测量数据中生成准确的软量信息（SRI），实现不同户内定位任务中的非直线视距检测和距离误差缓解，并在两种公共数据集的案例研究中进行了广泛的实验以量化效率。
PDFa year ago
基于元学习的通道状态信息全方位室内定位模型
该论文提出了一种基于元学习的室内定位模型，以应对传统基于深度学习的定位模型的泛化性不足。新算法 TB-MAML 可在数据集有限的情况下进一步提高泛化能力，并评估了其性能。
PDFa year ago
基于逆深度线的复杂环境视觉定位 (IDLL)
本文提出了一种基于逆深度线定位 (IDLL) 的视觉同时定位和地图构建方法，通过识别室内的线特征并利用逆深度变量来减少冗余，达到更高的精度和效率，与目前基于特征的 VSLAM 方法相比，在多种感知挑战数据集上能够达到更准确、更健壮和更低的计
PDFa year ago
基于 Vision Transformer 神经网络的手机异构室内定位精准方案 VITAL
本文提出了一种基于视觉转换神经网络的新型框架 VITAL，该框架可以减少智能手机异构性引起的不确定性，在提高本领域已有的最佳结果的基础上，将定位精度从 41% 提高到 68%。同时，我们还证明了该方法的普适性，并提出了一种数据增强技术，可以
PDFa year ago
使用深度学习增强特征增益的梯度提升室内定位
本研究基于物联网采用星形网络连通拓扑模型结合深度学习方法提出了一种新的基于梯度提升算法增强的 Step-Wise 特征增强的人工神经网络 (indoor localization) 方法，通过采集蓝牙低功耗模块的接收信号强度指示器 (RSS
PDF2 years ago
MM基于深度强化学习的 UWB PHY 射频自动运行时适应
该研究旨在提高 UWB 无线通信的可靠性和能效，通过动态选择物理层设置，在真实的办公环境中验证了深度 Q-learning 方法与传统 Q-learning、线性搜索和使用固定物理层相比，能够实现更高的数据包接收率和更少的能量消耗。
PDF2 years ago
一种简单且经济的设计用于现实世界中的环境辅助生活系统的跌倒检测和室内定位的开发：概念验证
提出了一种成本 - effective、简化的环境辅助生活系统设计范例，该系统可以在现实世界中同时捕捉用户 ADL 行为的多模态组件，以实现在 ADL 过程中的跌倒检测和室内定位。通过与其他研究的比较，证明了该系统的有效性、创新性和成本优势
PDF2 years ago
多层智能环境下多用户个性化智能辅助生活室内定位
作者提出了一种多功能跨学科框架，用于基于概率推理的数学方法对个体用户进行建模，机器学习对用户特定的用户交互进行建模，以及引入了渐进提升和 AdaBoost 算法等多个算法以实现室内定位。该框架引入了两种新功能，可为室内定位提供语义上下文，并
PDF2 years ago