基于 WiFi 信道状态信息的点云环境合成自编码器模型：初步研究
计算机视觉与模式识别
2025-04-30 v1 机器学习
摘要
本文介绍了一种基于深度学习的框架，用于从 WiFi 信道状态信息（CSI）数据生成点云。我们采用两阶段自编码器方法：一种使用卷积层的 PointNet 自编码器用于点云生成，另一种卷积神经网络自编码器用于将 CSI 数据映射到匹配的潜在空间。通过对齐这些潜在空间，我们的方法能够准确地从 WiFi 数据重建环境点云。实验结果验证了我们方法的有效性，突显了其在无线感知和环境映射应用中的潜力。
引用
@article{arxiv.2504.20541,
title = {Autoencoder Models for Point Cloud Environmental Synthesis from WiFi Channel State Information: A Preliminary Study},
author = {Daniele Pannone and Danilo Avola},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.20541},
year = {2025}
}