基于部分标注数据的深度学习无线电地图重建
信号处理
2023-06-09 v1 信息论
机器学习
math.IT
摘要
在本文中，我们解决了基于位置相关无线电测量并利用关于局部区域的侧信息的接收信号强度地图重建问题；例如，城市规划、地形高度、网关位置。根据此类先验侧信息的数量，我们采用神经架构搜索为每个假定设置找到具有最佳架构的优化神经网络模型。我们证明，在对应于三个主要城市的数据集上，使用额外的侧信息提高了接收信号强度地图重建的最终精度，特别是在网关附近通常观察到平均接收信号功率变化较大的子区域中。
引用
@article{arxiv.2306.05294,
title = {Deep Learning with Partially Labeled Data for Radio Map Reconstruction},
author = {Alkesandra Malkova and Massih-Reza Amini and Benoit Denis and Christophe Villien},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.05294},
year = {2023}
}
备注
42 pages, 39 figures