ABSTRACT Indoor localization är en av de viktigaste möjliggörarna för olika applikations- och serviceområden som är beroende av exakta platser för människor, varor och tillgångar, allt från hemautomation och assisterat boende till ökad automatisering av produktions- och logistikprocesser och trådlös nätverksoptimering. Befintliga lösningar ger olika precisionsnivåer, vilket också beror på komplexiteten i radiomiljön inomhus. I detta dokument föreslår vi två metoder för att minska lokaliseringsfelet i inomhus-non-line-of-sight (NLoS) villkor med hjälp av rå kanal impulsrespons (CIR) information som erhållits från ultra-bred bandradio som kräver ingen förkunskaper om radiomiljön. Metoderna är baserade på NLoS kanalklassificering och varierande fel regressionsmodeller, både med hjälp av konvolutionella neurala nätverk (CNN) och implementeras i TensorFlow beräkningsram. Vi visar först att NLoS kanalklassificering med hjälp av rå CIR-data överträffar befintliga metoder som baseras på härledda ingångssignalfunktioner. Vi visar vidare att det förutsagda NLoS-kanaltillståndet och den förutsagda varierande felinformationen, som används i kombination med minst kvadrater (LS) och viktade LS-platsskattningsalgoritmer, avsevärt förbättrar inomhuslokaliseringens prestanda. Vi utvärderar också beräkningsprestandan och lämpligheten hos de föreslagna CNN-baserade algoritmerna på olika datorplattformar med ett brett spektrum av olika funktioner och visar att de i ett distribuerat lokaliseringssystem också kan användas på beräkningsbegränsade enheter. INDEX TERMS Kanalimpulsrespons, konvolutionellt neuralt nätverk, djupinlärning, indoor localization, non-line-of-sight, varierande felreducering, ultra-bredband.
Dessutom föreslås i REF en CNN-baserad lokaliseringsmetod där författarna utnyttjade kanalimpulssvarsinformation i inomhus-non-line-of-sight-förhållanden för att minska lokaliseringsfelet.
Improving Indoor Localization Using Convolutional Neural Networks on Computationally Restricted Devices
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}