用于室内定位的多模态循环融合方法
信号处理
2022-03-03 v2 计算机视觉与模式识别
人机交互
网络与互联网体系结构
摘要
本文研究使用包括Wi-Fi、惯性测量单元（IMU）和超宽带（UWB）在内的多模态无线信号进行室内定位。通过将定位问题建模为一个多模态序列回归问题，本文提出了一种多流循环融合方法，在循环神经网络的背景下结合每种模态的当前隐藏状态，同时考虑直接从其自身近期历史状态中学习到的模态不确定性。所提出的方法在大型SPAWC2021多模态定位数据集上进行了评估，并与包括三边测量法、传统指纹识别方法和基于卷积网络的方法在内的多种基线方法进行了比较。
引用
@article{arxiv.2203.00510,
title = {Multi-Modal Recurrent Fusion for Indoor Localization},
author = {Jianyuan Yu and Pu and Wang and Toshiaki Koike-Akino and Philip V. Orlik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.00510},
year = {2022}
}
备注
5 pages, 4 figures, 1 table