Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Variational Auto-Encoder Enabled Multi-Band Channel Prediction Scheme for Indoor Localization

論文の概要: A Variational Auto-Encoder Enabled Multi-Band Channel Prediction Scheme for Indoor Localization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.12200v1
Date: Tue, 19 Sep 2023 08:19:34 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-22 14:29:02.443635
Title: A Variational Auto-Encoder Enabled Multi-Band Channel Prediction Scheme for Indoor Localization
Title（参考訳）: 屋内定位のための変分オートエンコーダによるマルチバンドチャネル予測方式
Authors: Ruihao Yuan, Kaixuan Huang, Pan Yang, and Shunqing Zhang
Abstract要約: 周波数領域から室内指紋位置決めの精度を向上する手法を提案する。オフィスシナリオから収集したCOST 2100シミュレーションデータと実時間周波数分割多重化(OFDM)WiFiデータに基づいて提案手法を検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.222977249913411
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Indoor localization is getting increasing demands for various cutting-edged technologies, like Virtual/Augmented reality and smart home. Traditional model-based localization suffers from significant computational overhead, so fingerprint localization is getting increasing attention, which needs lower computation cost after the fingerprint database is built. However, the accuracy of indoor localization is limited by the complicated indoor environment which brings the multipath signal refraction. In this paper, we provided a scheme to improve the accuracy of indoor fingerprint localization from the frequency domain by predicting the channel state information (CSI) values from another transmitting channel and spliced the multi-band information together to get more precise localization results. We tested our proposed scheme on COST 2100 simulation data and real time orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) WiFi data collected from an office scenario.
Abstract（参考訳）: 仮想現実(virtual/augmented reality)やスマートホームなど、さまざまな最先端技術に対する需要が高まっている。従来のモデルベースのローカライズでは計算のオーバーヘッドが大きく、指紋のローカライズに注目が集まっているため、指紋データベースの構築後、計算コストの低減が求められている。しかし,マルチパス信号の屈折をもたらす複雑な屋内環境によって,屋内局在の精度は限られている。本稿では,他の伝送路からのチャネル状態情報(CSI)値を予測し,より正確な位置推定結果を得るために複数の帯域情報をスプリシングすることで,周波数領域からの屋内指紋位置推定の精度を向上させる手法を提案する。オフィスシナリオから収集したCOST 2100シミュレーションデータと実時間直交周波数分割多重化(OFDM)WiFiデータに基づいて提案手法を検証した。

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