基于对抗学习的无线电图重建用于指纹定位

本信件提出了一种特征引导的对抗框架ComGAN，旨在通过推断未测量参考点(RP)上的缺失接收信号强度(RSS)值来重建不完整的指纹数据库。一个辅助子网络集成到条件生成对抗网络(cGAN)中，以实现空间特征学习。随后开发了一种优化方法，通过聚合多个预测集来细化RSS预测，从而提高定位性能。实验结果表明，该方案在指纹重建中实现了与真实测量值相当的均方根误差(RMSE)，同时优于现有的最先进重建方法。当将重建的指纹与测量数据结合进行训练时，指纹定位的准确性与在完全测量数据集上训练的模型相当。