基于 CSI 图像的小样本元学习动态室内指纹定位
机器学习
2024-01-12 v1 信号处理
摘要
尽管指纹定位因其有效性而受到青睐，但它受到高数据采集成本和基于静态数据库估计不准确性的阻碍。为解决这些问题，本文提出了一种使用数据高效元学习算法的创新室内定位方法。该方法基于元学习的“学会学习”范式，利用历史定位任务来提高动态室内环境中的适应性和学习效率。我们在此框架内引入了一种任务加权损失来增强知识迁移。我们的综合实验证实了该方法的鲁棒性以及相对于当前基准的优越性，在平均欧几里得距离上取得了显著的 23.13% 的平均增益，尤其是在 CSI 数据有限的场景中效果显著。
引用
@article{arxiv.2401.05711,
title = {Dynamic Indoor Fingerprinting Localization based on Few-Shot Meta-Learning with CSI Images},
author = {Jiyu Jiao and Xiaojun Wang and Chenpei Han and Yuhua Huang and Yizhuo Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2401.05711},
year = {2024}
}
备注
5 pages,7 figures