应对深度学习基于定位的设备异构性问题
计算机与社会
2024-07-25 v1 机器学习
摘要
深度学习基于的指纹定位是细胞网络中户外定位的当前热门技术之一。然而，针对异构手机的部署会影响其准确度，因为不同类型的手机的细胞接收信号强度（RSS）读数会有所不同。本文介绍了针对深度学习基于定位系统中手机异构性问题的多种技术。基本思想是要么近似一个函数，将不同设备之间的细胞RSS测量值进行映射，要么在它们之间传递知识。使用不同Android手机在四个独立测试平台上的评估表明，我们的技术可使四个测试平台的定位准确度比当前最先进系统提高超过220%。这凸显了针对深度学习基于定位系统处理设备异构性的前景，使其能够在不同设备上实现广泛部署。
引用
@article{arxiv.2407.16923,
title = {Handling Device Heterogeneity for Deep Learning-based Localization},
author = {Ahmed Shokry and Moustafa Youssef},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.16923},
year = {2024}
}