WiFi-IMU

新型Transformer模型融合异步传感器数据以改进室内定位

研究人员开发了一种新颖的连续时间Transformer模型，旨在通过融合WiFi接收信号强度指示和惯性测量等异步传感器数据来改进室内定位。与将数据重采样到共享时钟的传统方法不同，这种新方法将观测值视为时间戳标记的无序集合，允许单个注意力块跨模态和时间联合融合信息。该方法对缺失或过时的数据具有鲁棒性，并在模拟和真实数据集上显示出改进的性能，在跨会话漂移下优于现有的WiFi指纹识别基线。