Abstract-Med den ökande efterfrågan på platsbaserade tjänster, inomhus lokalisering baserad på fingeravtryck har blivit en allt viktigare teknik på grund av sin höga noggrannhet och låga hårdvarukrav. I detta dokument föreslår vi PhaseFi, ett fingeravtryckssystem för indoor localization med kalibrerad kanaltillståndsinformation (CSI) fasinformation. I PhaseFi extraheras den råa fasinformationen först från flera antenner och flera underbärare i IEEE 802.11n nätverksgränssnittskort genom åtkomst till den ändrade enhetsdrivrutinen. Därefter appliceras en linjär omvandling för att extrahera den kalibrerade fasinformationen, som vi bevisar har en avgränsad varians. För offline-stadiet designar vi ett djupt nätverk med tre dolda lager för att träna de kalibrerade fasdata, och använder vikterna i det djupa nätverket för att representera fingeravtryck. En girig inlärningsalgoritm införlivas för att träna vikterna lager för lager för att minska beräknings komplexitet, där ett subnätverk mellan två på varandra följande lager bildar en begränsad Boltzmann maskin. I online-stadiet använder vi en probabilistisk metod baserad på radial-funktionen för online-lokalisering. Det föreslagna fasfi-systemet genomförs och valideras med omfattande experiment i två representationsmiljöer inomhus. Det har visat sig vara bättre än tre referenssystem baserade på CSI eller fått signalstyrka i båda scenarierna.
Xuyu Wang m.fl. Föreslagna PhaseFi, ett fingeravtryckssystem, med hjälp av fasinformation av CSIs och införlivade en girig algoritm för att träna vikterna i ett djupt nätverk REF.
CSI Phase Fingerprinting for Indoor Localization With a Deep Learning Approach
{'venue': 'IEEE Internet of Things Journal', 'journal': 'IEEE Internet of Things Journal', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}