論文の概要: Robust Indoor Localization in Dynamic Environments: A Multi-source Unsupervised Domain Adaptation Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.07246v1
• Date: Tue, 11 Feb 2025 04:29:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-12 14:06:34.925545
• Title: Robust Indoor Localization in Dynamic Environments: A Multi-source Unsupervised Domain Adaptation Framework
• Title（参考訳）: 動的環境におけるロバストな屋内ローカライゼーション:マルチソースな教師なしドメイン適応フレームワーク
• Authors: Jiyu Jiao, Xiaojun Wang, Chengpei Han,
• Abstract要約: DF-Locはマルチソース非教師付きドメイン適応(MUDA)に基づくエンドツーエンド動的指紋位置決めシステムである このシステムは、CSIデータ前処理のための品質制御(QC)モジュールを搭載し、CSI指紋特徴再構成のための画像処理技術を採用している。 オフィスおよび教室環境における大規模実験により,DF-Locは,局部化精度とロバスト性の両方の観点から比較手法に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4683612295430956
• License:
• Abstract: Fingerprint localization has gained significant attention due to its cost-effective deployment, low complexity, and high efficacy. However, traditional methods, while effective for static data, often struggle in dynamic environments where data distributions and feature spaces evolve-a common occurrence in real-world scenarios. To address the challenges of robustness and adaptability in fingerprint localization for dynamic indoor environments, this paper proposes DF-Loc, an end-to-end dynamic fingerprint localization system based on multi-source unsupervised domain adaptation (MUDA). DF-Loc leverages historical data from multiple time scales to facilitate knowledge transfer in specific feature spaces, thereby enhancing generalization capabilities in the target domain and reducing reliance on labeled data. Specifically, the system incorporates a Quality Control (QC) module for CSI data preprocessing and employs image processing techniques for CSI fingerprint feature reconstruction. Additionally, a multi-scale attention-based feature fusion backbone network is designed to extract multi-level transferable fingerprint features. Finally, a dual-stage alignment model aligns the distributions of multiple source-target domain pairs, improving regression characteristics in the target domain. Extensive experiments conducted in office and classroom environments demonstrate that DF-Loc outperforms comparative methods in terms of both localization accuracy and robustness. With 60% of reference points used for training, DF-Loc achieves average localization errors of 0.79m and 3.72m in "same-test" scenarios, and 0.94m and 4.39m in "different-test" scenarios, respectively. This work pioneers an end-to-end multi-source transfer learning approach for fingerprint localization, providing valuable insights for future research in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: フィンガープリントのローカライゼーションは、コスト効率のよい展開、低い複雑さ、高い有効性のために大きな注目を集めている。 しかし、従来の手法は静的なデータに対して有効であるが、データ分散と特徴空間が進化する動的な環境においてしばしば苦労する。 動的屋内環境における指紋ローカライゼーションにおけるロバスト性や適応性の課題を解決するため,マルチソース非教師付きドメイン適応(MUDA)に基づくエンドツーエンド動的指紋ローカライゼーションシステムDF-Locを提案する。 DF-Locは、複数の時間スケールの履歴データを活用して、特定の特徴空間における知識伝達を容易にし、ターゲット領域における一般化能力を向上し、ラベル付きデータへの依存を減らす。 具体的には、CSIデータ前処理のための品質制御(QC)モジュールを内蔵し、CSI指紋特徴再構成のための画像処理技術を用いる。 さらに,マルチレベルの移動可能な指紋の特徴を抽出するために,マルチスケールアテンションベース機能融合バックボーンネットワークを設計した。 最後に、二重ステージアライメントモデルにより、複数のソースターゲットドメインペアの分布を整列し、ターゲットドメインの回帰特性を改善する。 オフィスおよび教室環境における大規模実験により,DF-Locは,局部化精度とロバスト性の両方の観点から比較手法に優れていた。 DF-Locの基準点の60%は「サメテスト」シナリオでは0.79mと3.72mで、それぞれ「差分テスト」シナリオでは0.94mと4.39mである。 この研究は指紋ローカライゼーションのためのエンド・ツー・エンドのマルチソース・トランスファー・ラーニング・アプローチの先駆者であり、動的環境における将来の研究に有用な洞察を提供する。

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