Resumen

La localización interior basada en Wi-Fi ha recibido una atención extensa en la detección inalámbrica. Sin embargo, la mayoría de los sistemas de localización interior basados en Wi-Fi tienen modelos complejos y altos retrasos de localización, lo que limita la universalidad de estos métodos de localización. Para resolver estos problemas, se propone un sistema de localización interior pasivo basado en convolución separable en profundidad (DSCP). DSCP es un sistema de localización ligero basado en huellas dactilares que incluye una fase de entrenamiento fuera de línea y una fase de localización en línea. En la fase de entrenamiento fuera de línea, el escenario interior se divide primero en diferentes áreas para establecer ubicaciones de entrenamiento para la recolección de CSI. Luego, se extraen las diferencias de amplitud de estos subportadores de CSI para construir huellas dactilares de ubicación, entrenando así la red neuronal convolucional (CNN). En la fase de localización en línea, primero se recopilan datos de CSI en las ubicaciones de prueba, luego se extrae la huella d

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Wi-fi; Localización en interiores; Dscp; Red neuronal convolucional; Basado en huellas digitales; Fase de entrenamiento
• Keywords:Wi-fi; Indoor localization; Dscp; Convolutional neural network; Fingerprint-based; Training phase