Meta‑SimGNN: WiFi‑Positionierung neu – adaptiv, robust, konfigurationsunabhängig
Ein neues Deep‑Learning‑System namens Meta‑SimGNN verspricht die WiFi‑Lokalisierung in allen möglichen Szenarien zu revolutionieren. Während frühere Ansätze vor allem auf Veränderungen im räumlichen Aufbau von Gebäuden reagierten, berücksichtigt Meta‑SimGNN zusätzlich die Vielfalt an Gerätekonfigurationen – von Bandbreite über die Anzahl der Access Points bis hin zu Antennenanordnungen. Diese Parameter beeinflussen die Dimensionalität der Kanalzustandsinformation (CSI) und stellen die Einsatzfähigkeit herkömmlicher neuronaler Netze vor große Herausforderungen.
