Data Augmentation and Attention for massive MIMO-based Indoor Localization in Changing Environments
تقترح هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق معزز بوحدات الانتباه وتقنيات مبتكرة لزيادة البيانات لتحقيق تحديد دقيق للمواقع في الأماكن المغلقة ضمن بيئات ديناميكية متغيرة باستخدام أنظمة MIMO الضخمة، مما يقلل متوسط خطأ تحديد المواقع من 286 ملم إلى 66 ملم دون الحاجة إلى بيانات تدريب من تلك السيناريوهات الديناميكية المحددة.