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基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法
近年来，室内定位技术逐渐成为研究的热点。通过在室内部署若干个WiFi接入点或Beacon，结合指纹定位技术实现室内定位已成为一种常见的方法。然而，由于室内环境的复杂性，使得室内定位存在一些问题，如多径效应、信噪比低等。
为了解决这些问题，研究人员开始将深度学习引入指纹定位领域中。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的指纹定位技术在室内定位领域中取得了显著进展。但是，这种方法还存在精度不够高的问题。因此，许多研究人员在此基础上提出了基于三维卷积神经网络（3DCNN）的定位算法。在这种算法中，利用CSI数据（载波信号强度指标）对物体的形状和细节进行了更准确地建模，从而提高了定位精度。
本文提出了一种基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法，该算法具有较高的精度和良好的网络性能，适用于各种室内场景。
本算法的主要思想是，将室内空间拆分为若干个区域，并将这些区域的CSI信息进行聚类处理。聚类后，得到一组所谓的CSI-cluster群集。然后将这些群集作为输入数据送入模型的3DCNN网络中进行训练和测试。整个算法的流程如下图所示：
(插入流程图)
首先，我们需要对室内的CSI数据进行采集和处理。在采集时，可以使用UniFiUAP-AC-HD和NIUSRP2974等设备。然后将它们存储在MATLAB数据文件中以备后续使用。
然后，我们将这些CSI数据分成多个区域。区域的划分可以根据不同的需求进行定制，比如，可以根据RF能量或区域面积来划分。划分完毕后，我们需要对每个区域进行一次聚类处理。聚类可以采用K-means算法，通过对每个区域聚类，我们将得到一组CSI-cluster群集。
接下来，我们将这些CSI-cluster群集作为输入数据，进行3DCNN模型的训练和测试。在这里，我们采用了基于ResNet的3DCNN模型，这种模型可以优化3D图像和视频数据的分类性能，利用3D卷积层来捕捉时空信息。训练和测试后，我们可以通过对输出数据的后处理来获得所需的室内定位结果。
实验结果表明，本算法提高了精度，同时实现了较佳的网络性能。在传统室内定位算法的基础上，基于3DCNN的CSI-cluster算法的实现是可行的。为了实现更好的室内定位效果，我们可以根据实际情况对算法进行改进和优化。
综上，本文提出了基于3DCNN的CSI-cluster室内指纹定位算法，该算法通过利用CSI数据进行聚类，进而提高了定位精度，同时具有较好的网络性能。这种算法在室内定位领域中具有广泛的应用前景。