DS-Pnet：基于降采样的FM定位
信号处理
2025-04-11 v1
摘要
在本文中，我们提出了DS-Pnet，一种新颖的基于FM信号定位的框架，解决了高计算复杂度和在资源受限环境中部署有限的问题。提出了两种降采样方法——IQ信号降采样和时频表示降采样——以降低数据维度，同时保留关键定位特征。通过与轻量级MobileViT-XS神经网络集成，该框架在显著降低计算需求的同时实现了高定位精度。在真实FM信号数据集上的实验表明，DS-Pnet在室内和室外场景中均实现了优越的性能，与现有方法FM-Pnet相比，空间和时间复杂度分别降低了约87%和99.5%。尽管高度压缩，DS-Pnet仍保持了稳健的定位精度，在效率和精度之间实现了最佳平衡。
引用
@article{arxiv.2504.07429,
title = {DS-Pnet: FM-Based Positioning via Downsampling},
author = {Shilian Zheng and Xinjiang Qiu and Luxin Zhang and Quan Lin and Zhijin Zhao and Xiaoniu Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.07429},
year = {2025}
}