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The EfficientNetV2-based correction localization combining CSI and RSSI
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AI
DOI：10.1007/s11227-025-07648-2.png)
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摘要
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近年来，WiFi因其精细的信道状态信息（CSI）而受到越来越多的关注。理论上，发射机提供的信息越多，定位精度潜力越大。为提升室内定位精度，本文提出了一种基于EfficientNetV2的校准定位系统，该系统整合了来自CSI的物理层（PHY）信息和来自接收信号强度指示器（RSSI）的介质访问控制层（MAC）信息，称为Effrf系统。该系统首先采用鲁棒随机切割森林（RRCF）算法剔除异常值，然后通过径向基函数插值构建扩展的网格指纹数据库。在离线阶段，基于CSI幅度、CSI相位和RSSI构建三维特征图指纹，称为CSR特征图指纹。随后训练EfficientNetV2模型，以建立指纹与其对应位置之间的映射关系。在线阶段，为减少数据预处理时间并确保实时定位，采用RRCF流式异常检测方法剔除异常值。然后使用GPU加速的EfficientNetV2模型进行位置估计。为进一步提升精度，利用随机森林（RF）模型校正EfficientNetV2模型产生的高误差定位结果。在室内视距（LOS）和非视距（NLOS）条件下，所提系统的平均定位误差分别为0.5962 m和1.0306 m。
Keyword:
Indoor fingerprinting localization
Channel state information
robust random cut forest
EfficientNetV2
Received signal strength indicator
期刊
IF:
2.7
论文数:
1.1K
被引数:
1.0W
机构
引用论文
GRIDLoc: A Gradient Blending and Deep Learning-Based Localization Approach Combining RSS and CSIGRIDLoc：一种结合RSS和CSI的基于梯度混合和深度学习的定位方法
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SiFi: Siamese Networks Based CSI Fingerprint Indoor Localization with WiFi刘, W.; 陈, Y.; 张, H. SiFi: 基于WiFi CSI指纹的孪生网络室内定位. 见: 2024年IEEE无线通信与网络会议(WCNC), 阿联酋迪拜, 2024年4月21—24日. [Google Scholar] [CrossRef]
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