論文の概要: A Deep Learning Approach for Generating Soft Range Information from RF Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13911v1
• Date: Tue, 23 May 2023 10:33:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-24 16:57:27.646786
• Title: A Deep Learning Approach for Generating Soft Range Information from RF Data
• Title（参考訳）: RFデータからソフトレンジ情報を生成するための深層学習手法
• Authors: Yuxiao Li, Santiago Mazuelas, Yuan Shen
• Abstract要約: ソフトレンジ情報(SRI)は、高精度なローカライゼーションのための有望な代替手段を提供する。 RF計測から正確なSRIを生成するための深層学習手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.827191184889898
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Radio frequency (RF)-based techniques are widely adopted for indoor localization despite the challenges in extracting sufficient information from measurements. Soft range information (SRI) offers a promising alternative for highly accurate localization that gives all probable range values rather than a single estimate of distance. We propose a deep learning approach to generate accurate SRI from RF measurements. In particular, the proposed approach is implemented by a network with two neural modules and conducts the generation directly from raw data. Extensive experiments on a case study with two public datasets are conducted to quantify the efficiency in different indoor localization tasks. The results show that the proposed approach can generate highly accurate SRI, and significantly outperforms conventional techniques in both non-line-of-sight (NLOS) detection and ranging error mitigation.
• Abstract（参考訳）: 測定値から十分な情報を抽出することの難しさにもかかわらず、無線周波数(RF)ベースの手法が屋内のローカライゼーションに広く採用されている。 soft range information (sri) は、単一の距離推定ではなく、すべての可能な範囲値を与える、高精度なローカライズのための有望な代替手段を提供する。 RF計測から正確なSRIを生成するための深層学習手法を提案する。 特に、提案手法は2つのニューラルモジュールを持つネットワークによって実装され、生データから直接生成を行う。 2つの公開データセットを用いたケーススタディにおける広範囲な実験を行い、屋内の異なるローカライゼーションタスクの効率を定量化する。 その結果,提案手法は高精度なSRIを生成することができ,NLOS(Non-of-Sight)検出とレンジ誤差軽減の両面で従来の手法よりも優れていることがわかった。

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