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无需地面实测 UWB 数据收集：使用深度强化学习进行自监督测距误差校正
本研究提出了一种新颖的自我监督深度强化学习方法，其利用通道脉冲响应作为状态，并预测修正以最小化纠正后和估计范围之间的误差，实验结果证明其性能与最先进的监督方法相当，克服了数据依赖性和泛化性不足的限制，在解决实际可扩展的 UWB 范围误差方面
PDF3 months ago
基于指纹识别的室内定位的深度学习方法综述
本论文综述了在室内定位中利用深度学习的方法，包括对不同指纹类型的优缺点、已提出的解决方案以及性能评估等方面进行了综合分析比较，还介绍了公开数据集和实施过程中可能遇到的挑战和问题，为未来研究提供了一些展望。
PDF2 years ago
ICML基于深度学习和符号定位技术的室内定位方法
本文提出了一种针对住宅公寓设计的新型室内定位方法，利用服务于移动网络的 eNodeB 发射的信号，取消了专业定位基础设施的需求，并利用降噪自编码器对细胞信号丢失的影响进行缓解。通过在代表性的 8 个符号空间的一个典型公寓内收集两部不同智能手
PDF4 years ago
基于卷积神经网络的大规模 MIMO 系统中的 CSI 定位
研究了利用大规模 MIMO 系统的信道状态信息 (CSI) 的用户定位系统的性能。设计了一种卷积神经网络，并通过一个新颖的数据集进行了评估，该数据集利用三种不同的天线拓扑结构进行了室内 MaMIMO CSI 测量，覆盖了室内 2.5 米乘
PDF5 years ago
基于 CSI 的室内定位指纹识别：一种深度学习方法
本文介绍了一种利用 CSI 的深度学习室内指纹系统 DeepFi，通过线下训练和线上定位两个阶段实现对室内定位的高精度，与现有三种方法相比证实了 DeepFi 有效减少定位误差。
PDF8 years ago
高斯过程对环境磁场的建模和插值
使用贝叶斯非参数概率建模方法，并施加高斯过程先验，共同模拟磁场组件的潜在标量势能，并可以实现磁场的迭代更新，该模型可用于室内定位与导航。
PDF9 years ago