机译:与双模CSI张量的室内指纹识别:一种深度残余分享学习方法
Auburn Univ Dept Elect & Comp Engn Auburn AL 36849 USA;
Auburn Univ Dept Elect & Comp Engn Auburn AL 36849 USA|Calif State Univ Sacramento Dept Comp Sci Sacramento CA 95819 USA;
Auburn Univ Dept Elect & Comp Engn Auburn AL 36849 USA;
Wireless fidelity; Training; Machine learning; Tensile stress; Internet of Things; Indoor environments; Estimation; Channel state information (CSI); deep learning; deep residual learning; deep residual sharing learning; fingerprinting;
机译:用于室内定位的基于CSI的指纹:一种深度学习方法
机译:使用深度学习方法进行室内定位的CSI相位指纹
机译:虹膜:深度强化学习驱动的室内中性宿主小型小区共享频谱访问架构
机译:ResLoc:深度残差共享学习,可使用CSI张量进行室内定位
机译:无轨电车跟踪:一个无人监督,基于指纹的室内和室外定位定位方法
机译:基于模型集成的基于CSI的室内指纹定位
机译:基于CsI的室内定位指纹识别:深度学习 途径