Med den snabbt växande efterfrågan på platsbaserade tjänster i inomhusmiljöer har inomhuspositionering baserad på fingeravtryck väckt stort intresse på grund av dess höga noggrannhet. I det här dokumentet presenterar vi ett nytt djupinlärningsbaserat fingeravtryckssystem inomhus med hjälp av kanalstatsinformation (CSI), som kallas DeepFi. Baserat på tre hypoteser på CSI, DeepFi systemarkitektur inkluderar en offline utbildning fas och en online lokalisering fas. I den offline utbildningsfasen används djupt lärande för att träna alla vikter i ett djupt nätverk som fingeravtryck. Dessutom används en girig inlärningsalgoritm för att träna viktskiktet efter lager för att minska komplexiteten. I online lokaliseringsfasen använder vi en probabilistisk metod baserad på radial bas funktion för att få den beräknade platsen. Experimentella resultat presenteras för att bekräfta att DeepFi effektivt kan minska platsfel, jämfört med tre befintliga metoder i två representativa inomhusmiljöer. Index Terms-Channel state information (CSI), djupinlärning, fingeravtryck, inomhus lokalisering, WiFi.
Ref, en djupt lärande baserad inomhus plats fingeravtryckssystem med hjälp av CSI amplitud information.
CSI-Based Fingerprinting for Indoor Localization: A Deep Learning Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'journal': 'IEEE Transactions on Vehicular Technology', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}