一种基于元学习少样本的无线定位框架

这篇论文**《MetaLoc: Learning to Learn Wireless Localization》提出了一种基于元学习的无线定位框架，名为**MetaLoc。其主要目的是解决现有定位方法在新环境中泛化能力差、需要大量数据和人力成本的问题。以下是论文的详细总结：

1. 问题与背景

• 传统的基于接收信号强度（RSS）和信道状态信息（CSI）的定位方法，在特定环境下效果较好，但在新环境中表现不佳。
• 新的定位需求，如自动驾驶、合作3D场景重建和流行病追踪等，需要高精度、低成本、且鲁棒的定位方法。
• 现有的全球导航卫星系统（GNSS）在室内环境下表现不佳，室内指纹定位逐渐成为研究热点。

2. 提出的解决方案：MetaLoc

• MetaLoc 是第一个利用**模型无关元学习（MAML）**的指纹定位框架，旨在快速适应新环境，减少人力成本。
• 该框架通过历史数据生成元参数，并使用双环优化机制，使元参数能够在新环境中快速适应。
• MetaLoc 提出了两种优化范式：
  1. 集中式范式：