RayLoc：基于全可微射线追踪的无线室内定位
信号处理
2025-01-31 v1 人工智能
机器学习
网络与互联网体系结构
摘要
无线室内定位是过去二十年来研究的关键领域，成为众多感知应用的基石。然而，传统的无线定位方法依赖信道状态信息，在有限的定位参数集合上进行盲目建模与估计。这种简化忽略了许多感知场景细节，导致定位精度次优。为此，本文提出一种通过将室内定位重新表述为无线射线追踪的反问题来实现的新方法，通过推断生成测得 CSI 的场景参数来实现定位。我们解决方案的核心是全可微射线追踪模拟器，使能够对感知场景的全面参数进行反向传播，从而实现精确定位。为建立稳健的定位上下文，RayLoc 通过细化粗糙背景模型来构建高保真感知场景。此外，RayLoc 通过对信号生成过程进行高斯核卷积，克服了稀疏梯度和局部极小值问题。广泛的实验表明，RayLoc 在定位精度上优于传统定位基准，并能够针对不同的感知环境实现泛化。
引用
@article{arxiv.2501.17881,
title = {RayLoc: Wireless Indoor Localization via Fully Differentiable Ray-tracing},
author = {Xueqiang Han and Tianyue Zheng and Tony Xiao Han and Jun Luo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.17881},
year = {2025}
}