用llama3微調了一個WiFiGPT 用于室內定位


一段話總結

本文提出WiFiGPT,一種基于Decoder-Only Transformer(如LLaMA 3)的室內定位系統,通過將WiFi遙測數據(如CSI、FTM、RSSI)轉換為文本序列進行端到端訓練,無需手工特征工程即可實現高精度定位。實驗表明,WiFiGPT在LOS環境中實現亞米級精度(MAE低至0.90米),在NLOS環境中誤差低于1.5米,且融合多源數據(如FTM+RSSI)可進一步提升性能,驗證了大語言模型在無線傳感領域的泛化能力。

系統架構


思維導圖

詳細總結

一、研究背景與挑戰

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