美国奥本大学Shiwen Mao教授来我校作“Deep Learning for WiFi-based Indoor Fingerprinting”专题报告

3月24日上午， IEEE Fellow、美国奥本大学 Shiwen Mao教授应邀来我校作“Deep Learning for WiFi-based Indoor Fingerprinting”专题报告。本次报告是81周年校庆系列学术活动之一，由通信与信息工程学院周亮院长主持，我校逾三百名师生参加了本次专题报告会。

在报告中，Shiwen Mao教授首先简要介绍了室内定位研究任务、研究内容，详细介绍了当前应用于室内定位的深度学习模型。他指出，深度学习模型可以快速处理大量的信号，提高室内定位的准确率，由此提出一种基于深度高斯过程的室内无线电地图构建和位置估计系统，该系统使用RSS样本和地球磁场读数，通过深度高斯过程生成更加精确的无线电地图，减少了实际测量中的工作量，为室内定位研究提供了更为高效和精确的方法。随后，Shiwen Mao教授介绍了如何通过地图和人工轨迹数据对基于LSTM的位置预测模型进行预训练和微调，以进一步提高定位精度。最后，Shiwen Mao教授总结了报告的内容，并展望了室内定位研究的未来。

会后，Shiwen Mao教授与多名与会师生就室内定位干扰、实验中不同场景下的误差、信号数据处理等问题进行了深入探讨，与大家分享了自己的研究经历经验。

Shiwen Mao教授作专题报告

（撰稿：蒋钰玲  初审：鲍秉坤  编辑：李梦娥  审核：戴修斌）