論文の概要: CSI-based Indoor Localization via Attention-Augmented Residual Convolutional Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.05775v1
• Date: Wed, 11 May 2022 21:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-13 14:25:44.591856
• Title: CSI-based Indoor Localization via Attention-Augmented Residual Convolutional Neural Network
• Title（参考訳）: 注意強化残差畳み込みニューラルネットワークによるCSIを用いた屋内位置推定
• Authors: Bowen Zhang and Houssem Sifaou and Geoffrey Ye Li
• Abstract要約: 本稿では,高精度で汎用性の高い新しいローカライズシステムを提案する。 本稿では,CSIにおける局所的情報とグローバルな文脈を網羅的に活用するために,新たに注目を増したResidual CNNを提案する。 トラッキングシステムの汎用性を考慮し、トラッキングシステムをCSI環境から切り離して、すべての環境を対象とした1つのトラッキングシステムを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.826117059245895
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning has been widely adopted for channel state information (CSI)-fingerprinting indoor localization systems. These systems usually consist of two main parts, i.e., a positioning network that learns the mapping from high-dimensional CSI to physical locations and a tracking system that utilizes historical CSI to reduce the positioning error. This paper presents a new localization system with high accuracy and generality. On the one hand, the receptive field of the existing convolutional neural network (CNN)-based positioning networks is limited, restricting their performance as useful information in CSI is not explored thoroughly. As a solution, we propose a novel attention-augmented Residual CNN to utilize the local information and global context in CSI exhaustively. On the other hand, considering the generality of a tracking system, we decouple the tracking system from the CSI environments so that one tracking system for all environments becomes possible. Specifically, we remodel the tracking problem as a denoising task and solve it with deep trajectory prior. Furthermore, we investigate how the precision difference of inertial measurement units will adversely affect the tracking performance and adopt plug-and-play to solve the precision difference problem. Experiments show the superiority of our methods over existing approaches in performance and generality improvement.
• Abstract（参考訳）: 深層学習はチャネル状態情報(CSI)-フィンガープリント屋内ローカライゼーションシステムに広く採用されている。 これらのシステムは通常、高次元CSIから物理位置へのマッピングを学習する測位ネットワークと、歴史的CSIを使用して測位誤差を低減するトラッキングシステムという2つの主要な部分から構成される。 本稿では,高精度で汎用性の高い新しいローカライズシステムを提案する。 一方、既存の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)ベースの位置決めネットワークの受容領域は制限されており、CSIの有用な情報としての性能は十分に調査されていない。 そこで本研究では,csiにおける局所情報とグローバルコンテキストを徹底的に活用するための注意喚起残差cnnを提案する。 一方、トラッキングシステムの汎用性を考慮すると、トラッキングシステムをcsi環境から切り離し、すべての環境における1つのトラッキングシステムを可能にする。 具体的には,追跡問題をデノージングタスクとして再設計し,事前の深い軌道で解決する。 さらに,慣性測定ユニットの精度差がトラッキング性能に悪影響を及ぼすかを調査し,プラグ・アンド・プレイを用いて精度差問題を解決する。 実験では,既存の手法よりも性能向上と汎用性向上に優れることを示す。

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