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自我监督学习用户定位
基于自我监督学习的无标注数据预训练，提升了基于 CSI 的用户定位的监督学习性能，该方法利用两个自编码器模型从无标注数据中提取相关特征，然后通过微调基于 MLP 的位置估计模型准确推断用户位置。我们在 CTW-2020 数据集上进行实验验证
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3 months ago
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。
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5 months ago
自回归注意力神经网络用于动态元表面天线的非直射用户跟踪
在本文中，我们提出了一种两阶段的基于机器学习的方法，专门针对非直射多径环境进行用户跟踪；首先，我们使用新提出的基于注意力机制的神经网络将嘈杂的信道响应映射到用户的可能位置；接着，通过一个可学习的自回归模型，利用时间相关的信道信息对过去的用户
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8 months ago
基于大规模 MIMO 系统的实用室内定位
该研究证明了仅基于神经网络和 (Massive) MIMO 通信系统的信道状态信息的室内定位系统 (IPS) 的实用性，提供了良好的精度和无需使用额外的协议 / 信号开销来实现用户定位任务。
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5 years ago
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