AF-DCGAN: Amplitude Feature Deep Convolutional GAN for Fingerprint Construction in Indoor Localization Systems

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作者
Qiyue Li,Heng Qu,Zhi Liu,Nana Zhou,Wei Sun,Stephan Sigg,Jie Li
出处
期刊:IEEE transactions on emerging topics in computational intelligence [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:5 (3): 468-480 被引量:107
标识
DOI:10.1109/tetci.2019.2948058
摘要

With widely deployed WiFi network and the uniqueness feature (fingerprint) of wireless channel information, fingerprinting based WiFi positioning is currently the mainstream indoor positioning method, in which fingerprint database construction is crucial. However, for accuracy, this approach requires enough data to be sampled at many reference points, which consumes excessive efforts and time. In this paper, we collect Channel State Information (CSI) data at reference points by the method of device-free localization, then we convert collected CSI data into amplitude feature maps and extend the fingerprint database using the proposed Amplitude-Feature Deep Convolutional Generative Adversarial Network (AF-DCGAN) model. The use of AF-DCGAN accelerates convergence during the training phase, and substantially increases the diversity of the CSI amplitude feature map. The extended fingerprint database both reduces the human effort involved in fingerprint database construction and the accuracy of an indoor localization system, as demonstrated in the experiments.
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