6.8 基于Wi-Fi指纹的大规模室内定位分层辅助深度神经网络架构

文献来源Cha J, Lim E. A hierarchical auxiliary deep neural network architecture for large-scale indoor localization based on Wi-Fi fingerprinting[J]. Applied Soft Computing, 2022, 120: 108624.以下内容是论文的中文翻译摘要Conventional application of deep neural networks (DNNs) to multi-building and multi-floor indoorlocalization is based onpure regressionofthree-dimensionallocation coordinates (e.g., longitude, latitude and altitude (i.e., floor height)),classification of location labels(e.g., building, floor and room information), orhybrid classification/regressionof labels and coordinates (e.g., building and floor information and two-dimensional location coordinates), which, however,does not take into accountan innate hierarchical auxiliary information (e.g., building-floor-location) of indoor localization data.深度神经网络(DNNs)在多建筑物、多楼层室内定位中的常规应用是基于三维位置坐标(如经度、纬度和海拔高度(如楼层高度))的纯回归位置标签的分类(如建筑物、楼层和房间信息)或标签和坐标(如建筑物、楼层信息和二维位置坐标)的混合分类/回归然而没有考虑室内定位数据固有的分层辅助信息(例如建筑物-楼层-位置)。Such conventional application of DNNsfaces scalability issuesin case oflarge-scale indoor localizationwhere the numbers of buildings and floors are large.这种传统的DNNs应用在建筑物和楼层数量较大的大规模室内定位中面临可扩展性问题。Inserting classification tasksas auxiliary networksinto a regression neural network, we propose a new framework called a hierarchical auxiliary deep neural network(HADNN), whichnot onlyaddressthe scalability issueswith an increasing number of classesbut alsocould further reduce the hierarchical information error.将分类任务作为辅助网络插入到回归神经网络中提出了一种新的框架称为层次辅助深度神经网络(HADNN)它不仅可以解决随着类别数量增加而带来的可扩展性问题而且可以进一步减少层次信息误差。In HADNN, hierarchical auxiliary information of given data are provided and used during the training phase.在HADNN中给定数据的分层辅助信息在训练阶段被提供和使用。As there aretwo possiblehierarchical information cases in indoor localization data: (1) given only floors and (2) given both buildings and floors, we propose two architectures: one utilizing only floor informationand the other taking both building and floor information.由于室内定位数据中存在两种可能的分层信息情况(1)只给定楼层和(2)同时给定建筑物和楼层本文提出两种架构一种只利用楼层信息另一种同时使用建筑物和楼层信息。At test phase, HADNN predicts building,floor and location coordinate at the same time.在测试阶段HADNN同时预测建筑物、楼层和位置坐标。Experimental results show thatthe architecture ofHADNN achieves better performance of a coordinate regression task and require a smaller number ofparameters than the pure two-dimensional location coordinates regression model.实验结果表明与单纯的二维位置坐标回归模型相比HADNN架构在坐标回归任务中取得了更好的性能且需要的参数数量更少。In addition, HADNNdoes not requirethe training data and coarse classes (e.g., building and floor information) at test phasewhile previous methods still require the training data to obtain location coordinates.此外HADNN在测试阶段不需要训练数据和粗类(如建筑物和楼层信息)而之前的方法仍然需要训练数据来获取位置坐标。3. Hierarchical Auxiliary Deep Neural Network为了提出新的架构和提高性能本节首次提出了自适应损失它能够解决层次类和位置坐标造成的损失之间的不平衡学习。在此基础上推导出了多楼层、多建筑和多楼层两种类型的建筑结构。3.1自适应损失分层神经网络在室内定位中的处理包括通过优化各损失的总和来学习建筑物、楼层和位置坐标等多任务。基于所有损失的总和我们得到了一个有趣的结果即每个任务的学习是不相等的。这意味着一些任务比其他任务学习得更快。这是因为每个任务的收敛速度是不同的。例如学习建筑物预测比学习位置坐标预测容易得多因为建筑物预测是一个具有少量类的分类任务而位置坐标预测是一个回归任务。因此在所有的学习任务中学习过程呈现出不均匀性。在本节中我们提出自适应损失来解决上述问题。自适应损失的两个要点是(1)计算权重以近似相等的损失比率(2)最终任务的损失乘以额外的权重k因为最终任务是最重要的任务。具体流程如下:3.2连续前馈神经网络 |Consecutive feedforward neural network,C-FNNFNN的结构被表示为一个前馈神经网络(FNN)和一个解码器网络(DEC)的一系列对。每个FNN执行分类或回归每个DEC扩展与输入具有相同维数的分类输出。3.2.1. 建筑物楼层坐标数据集的模型首先我们将C-FNN引入到由建筑物、楼层和位置坐标组成的数据集。设FNNi和DECi为第i个FNN和DEC。FNN1执行建筑分类任务DEC1将其维度扩展到输入维度即对于输入X是建筑物预测。DEC1()与输入具有相同的维度。FNN1和DEC1的组合与自编码器具有相同的架构但我们没有将DEC1的输出与输入X进行比较[23]。相反将输入X添加到DEC1的输出中将原始输入信息传递给楼层分类任务。然后将和式馈送给FNN2进行楼层分类即:是一个楼层预测。然后DEC2将输出的维度恢复为X要添加的输入维度原因与上面提到的相同。最后,是位置坐标预测。分类损失和回归损失分别由交叉熵和均方误差计算。采用自适应损失方案时式中CE为交叉熵MSE为均方误差B、F、C分别为建筑、楼层、位置坐标目标。因此针对建筑物-楼层-坐标的数据集的C-FNN架构为两个自编码器和一个前馈跳跃连接神经网络的组合[24]如图1所示。图1 。建筑物-楼层-坐标的连续前馈神经网络。Yb, Yf和Yc分别表示建筑物楼层和位置坐标预测。3.2.2. 楼层-坐标数据集的模型楼层和坐标数据集的模型不需要建筑分类。因此该模型由一个用于楼层预测的自编码器结构和一个用于位置坐标回归的前馈神经网络组成。这个模型的损失变成图2。楼层坐标连续前馈神经网络。Yf和Yc分别表示楼层和位置坐标预测。3.3层次辅助深度神经网络虽然C-FNN对给定数据进行分层学习不存在建筑物和楼层数量的可扩展性问题但它仍然有大量的参数。这是由于跳跃式连接避免了梯度消失问题并通过跳几层将输入信息直接传递到后面的层。在本文中我们提出了一种新的结构称为层次辅助深度神经网络它可以达到C-FNN的效果并且可以达到纯位置坐标回归模型的效果。由于C-FNN在建筑物和楼层分类方面表现出比纯位置坐标回归模型更好的性能[17]HADNN的架构是由CFNN驱动的。C-FNN中的每对FNN和DEC都变小插入到神经网络的中间进行位置坐标回归。3.3.1. 建筑物-楼层-坐标数据集的模型详细地说一个层被分为两个分支——一个用于粗任务另一个用于主任务——两个分支的输出被连接起来执行进一步的任务。我们用F来定义一个有两个分支的层。然后用Fu和Fd表示两个分支。对于一个粗糙的任务一对FNN和DEC后面跟着Fu并且将DEC的输出扩展到与Fd的输出连接即:其中Fp(图中的Fb)是给定任务的前馈网络Yc是给定任务的预测©表示串联然后Y被馈送到下一层。换句话说每一对FNN和Dec的FNN执行粗任务(例如建筑物和楼层分类)Dec将其维度扩展到与F d输出相同的维度。连接两个输出后一层受前一任务结果的影响并从主网络获取原始输入信息。采用Eq.(4)中相同的损耗最终完成的架构如图3所示。图3 。建筑-楼层-坐标的层次辅助深度神经网络。F和D分别表示FNN和DEC, Yb、Yf和Yc分别表示建筑物、楼层和位置坐标预测。3.3.2.楼层-坐标数据集的模型数据集模型由建筑物、楼层和坐标组成在坐标回归网络中插入楼层分类网络在楼层分类网络中插入建筑分类网络。我们通过去除用于建筑物分类的网络实现了仅适用于Floor-Coordinate数据集的模型。模型如图4所示。HADNN无需跳过连接无需主层传递输入信息减少了参数数量在分类精度和坐标定位误差方面均优于C-FNN。3.4C-FNN与HADNN的比较C-FNN前馈神经网络在进行位置坐标回归之前通过对建筑物和楼层信息进行分类得到与建筑物和楼层信息相关的重要特征。自编码器结构是在降低维数的同时去除冗余特征的关键。提取的特征包括关于建筑物和楼层的重要信息但可能会因为位置坐标回归而丢失信息。将来自解码器的矢量与原始输入样本一起添加对于补充先前自编码器删除的信息至关重要。两个向量的和传递给底层用于下级任务。尽管C-FNN提高了粗分类的精度例如建筑物和地板的精度但我们观察到C-FNN存在两个问题。(1)由于每个解码器需要将解码器的输出维数恢复到原始输入维数从而对两个向量求和因此需要大量的参数。2添加向量会累积与先前任务相关的特定特征难以单独考虑每个特征的重要性。因此在底层任务中仍然难以提取出在前一任务中未发现的特征。HADNN的提出是为了解决C-FNN结构带来的两个问题。首先HADNN具有连接层连接两个向量(1)包含前信息的向量和(2)包含主要信息的向量。使用串联而不是添加两个向量来保存大量参数因为解码器的输出不需要恢复与原始输入样本相同的维度。此外提取的特征的连接允许将两个向量独立连接到下一层。这允许更灵活的过程。4. Experiments在本节中我们描述了公开可用的三个定位数据集并分析了结果。4.1. Data description4.1.1. UJIIndoorLoc用于评估HADNN的第一个数据集是UJIndoorLoc数据集[13]。数据集由两个数据集组成trainingData和validationData。它们是在不同时期的三栋建筑中收集的。TrainingData提供经度、纬度、楼层、建筑、spaceID、相对位置、userID和PhoneID而vaildationData只提供经度、纬度、楼层、建筑和PhoneID。因此我们使用trainingData来训练模型使用validationData来测试。执行三个任务建筑和楼层分类以及位置坐标回归(即经纬度回归)。注意图5中trainingData和validationData中建筑和楼层的经纬度分布坐标相对于建筑分布分布良好但很难用坐标区分楼层。我们假设仅进行位置坐标回归不能考虑楼层分类。建筑物和楼层的目标与预测值之间的差异以及位置坐标预测的均方差用于计算最终得分最终得分在竞赛中定义[9]。其中如果预测失败B为1F分别为楼层目标与楼层预测之间的差值Dist(C)为位置坐标目标与位置坐标预测之间的欧氏距离。4.1.2. TUT database坦佩雷理工大学收集了两个不同的数据集。一篇发表于2017年本文简称为TUT2017[14]。另一个是2018年发布的用TUT2018[25]表示。两个数据集都由训练数据集和测试数据集组成并提供RSS、地板、经度、纬度。TUT2017在5个不同的楼层进行测量而TUT2018在3个不同的楼层进行测量。与UJIIndoorLoc数据集不同的是在两种情况下测试数据集的样本数量都大于训练数据集的样本数量。这两个数据集只包括楼层水平因此使用3.2.2和3.3.2中提出的模型。经纬度分布如图6所示。在TUT2017中测试数据集的楼层分布比训练数据集更密集。在TUT2018中测试数据集的地板分布在经度在200 ~ 300之间纬度在120 ~ 150之间没有样本而训练数据集有。并将最终得分由Eq.(8)修改为因为数据集确实由楼层和坐标组成。表3列出了所有数据集的汇总。4.2. Results本文的主要目标是利用目标的层次信息进行位置坐标回归。我们使用由两个完全连接的隐藏层(128和68个节点)组成的神经网络作为基线因为它在[8,26]中显示了最好的结果。输出层包括两个具有输出经度和纬度的节点。基于基线结构对C-FNN和HADNN进行了改进。表1和表2总结了建筑物-楼层-坐标和模型的节点数。表中Nb、Nf、Nc、Ninput分别为建筑物、楼层数、坐标信息和输入。使用余弦退火学习率方案UJIIndoorLoc数据集最大学习率设置为0.03TUT数据集最大学习率设置为0.01。在损失函数中最终任务k的权值设为10。结果表明粗分类的分类精度提高了。我们将HADNN与先前的位置坐标结果进行比较并进行粗分类。4.2.1. UJIIndoorLoc由于UJIIndoorLoc数据集包含多建筑物和多楼层[6,8,9,20,26]因此对该数据集进行了大量的研究。表5展示了与前面方法的比较。建筑物楼层坐标的baseline、C-FNN和HADNN对比如表4所示。该基线在没有层次辅助信息的情况下具有较高的建筑物估计精度。这可以用4.1.1节中提到的图5来解释。由于楼层不能被位置坐标分隔基线在楼层估计中显示出较低的精度。然而C-FNN和HADNN大大提高了楼层估计的精度。此外两种方法都达到了100%的建筑物估计精度显示了利用层次辅助信息在室内定位中的重要性。其中HADNN的性能最好。C-FNN也取得了与HADNN相当的性能但它需要的参数是基线的5倍而HADNN只需要1.2倍。基线结果表明仅用于位置坐标回归的神经网络不能捕获目标的层次信息。此外注意到HADNN有两个分支设计并评估了HADNN-h即HADNN各层中被减半的节点数。表4显示HADNN-h在所有任务上都比基线取得了更好的性能并且比基线具有更少的参数数量。该数据集被用于2015年国际室内定位与室内导航会议的竞赛。由于本次竞赛尚未将人工神经网络应用于室内定位领域因此提出了滤波器和定位数学方程。其中表现最好的是RTLSUM团队。虽然没有人工神经网络算法但最近的研究将神经网络中的先进算法应用于室内定位[8,20,26]。尽管具有卷积神经网络的架构显示出了比以前工作更高的分类精度但它们没有进行位置坐标回归。以位置坐标回归为主要研究目标将HADNN的结果与[8]中应用加权质心神经网络(WC-NN)进行位置坐标回归的网络进行比较。在楼层任务上HADNN的性能优于加权质心算法但略低于RTLSUM算法。虽然HADNN在其他任务中表现出比RTLSUM更低的性能但HADNN的最大优势是在测试阶段不需要训练数据集这在长期计划中节省了大量的存储空间。4.2.2. TUT databaseTUT2017和TUT2018数据集用于测试HADNN的地板坐标。表6和表7列出了所有结果。由于基于位置坐标的楼层分离失败基线在楼层估计中精度较低。相比之下CFNN和HADNN的准确率提高了60%。结果表明HADNN在最终任务和最终得分上优于C-FNN最多需要1.1倍的基线参数而C-FNN至少需要3倍。此外HADNN-h在参数数量较少的所有任务中都取得了比基线更好的性能如表6所示。TUT2017在[14]中使用各种算法进行了测试而TUT2018在[15]中引入。因此将HADNN结果与文献[14]中著名算法进行比较。在以往的方法中采用RSS聚类获得的最佳平均二维位置坐标误差为8.09采用UJI kNN算法获得的最佳地板检测精度为92.26%。在TUT2017中与RTLSUM相比HADNN在所有任务中表现出更好的性能与之前的所有结果相比HADNN在楼层任务中表现出更好的性能(见表8)。注意与其他方法不同HADNN在测试阶段不需要训练数据集。5. Conclusion提出了一种层次辅助深度神经网络(hierarchical auxiliary deep neural network, HADNN)与传统神经网络相比它不仅解决了粗糙类数量增加带来的可扩展性问题而且可以进一步降低层次信息误差。在HADNN中给定数据的分层辅助信息被提供并在训练阶段使用。HADNN预测结构中间的层次辅助信息并将提取的层次辅助信息的特征传递给下一层。在预测层次辅助信息时主分支是对被删除信息的补充。文中讨论了室内定位数据中可能出现的各种情况一种是建筑物、楼层和位置坐标的估计另一种是楼层和位置坐标的估计。HADNN的最大优点是在测试阶段同时预测建筑物、楼层和位置坐标不需要分层信息。在三个开源室内定位数据集上对HADNN进行测试UJIIndoorLoc、TUT2017和TUT2018。为了验证拥有分支的好处将HADNN与C-FNN进行了比较。连续前馈神经网络(C-FNN)在UJIIndoorLoc、TUT2017和TUT2018数据集上的地板准确率分别提高了60%、50%和30%在UJIIndoorLoc和TUT数据集上分别需要5倍和3倍的参数。另一方面HADNN可以达到与C-FNNs相同的精度同时具有比C-FNNs参数小得多的优点。最后HADNN-h取得了更好的估计效果并且比基线具有更少的参数数量。与第2节中提到的结果相比HADNN在测试阶段不需要训练数据集从长远来看可以节省存储空间。尽管HADNN-h的参数数量较少但每个样本的推理时间(秒)表明在所有实验中HADNN-h比基线这里应该是指C-FNNs慢。这是因为在实验中HADNN-h的两个分支在一个NVIDIA V100 GPU上顺序计算。并行计算每个分支将在未来解决这个问题。实验结果、数据集划分方式及标签泄露风险分析基于您提供的文献《A hierarchical auxiliary deep neural network architecture for large-scale indoor localization based on Wi-Fi fingerprinting》我对实验结果、数据集划分方式及标签泄露风险分析如下---## 一、实验结果分析### 1. **主要性能提升**- **楼层分类准确率**相比基线纯坐标回归模型HADNN 在 UJIIndoorLoc 数据集上将楼层准确率从 **32.40% 提升至 93.15%**提升超过 60 个百分点。- **坐标回归误差**平均欧氏距离从 **15.44 m 降低至 11.59 m**。- **最终评分Final Score**从 23.95 降至 14.93说明整体定位性能显著提升。### 2. **参数效率**- HADNN 参数量仅为基线的 **1.2 倍**75k → 90k而 C-FNN 是基线的 **5 倍**。- 进一步压缩版本 HADNN-h 参数量甚至**低于基线**40k vs 75k但性能仍优于基线。### 3. **推理时间**- HADNN 推理时间约为基线的 **3~4 倍**0.004s → 0.015s但远低于 C-FNN0.85s。- 作者指出推理时间可通过**并行计算两个分支**进一步优化。### 4. **与其他方法对比**- 在 UJIIndoorLoc 上HADNN 的楼层准确率93.15%优于 WC-NN90.19%但略低于 RTLSUM94%。- 在 TUT2017 上HADNN 在楼层准确率和坐标误差上均优于所有对比方法Clustering、UJI kNN、RTLSUM。- **核心优势**HADNN 在测试阶段**无需训练数据**而 KNN 类方法需要这在长期部署中节省大量存储。---## 二、数据集划分方式### 1. **UJIIndoorLoc**- **训练集**trainingData19937 个样本- **测试集**validationData1111 个样本- 两者采集时间不同且测试集不包含 spaceID、userID 等辅助信息仅保留位置标签。- 这是公开数据集的**标准划分**非作者自定义。### 2. **TUT2017 与 TUT2018**- 同样提供独立的训练和测试数据集。- 测试集样本数甚至多于训练集如 TUT2017 训练集 697 个测试集 951 个。- 数据集划分由原始发布者完成作者未做修改。---## 三、是否存在标签泄露风险### ✅ **结论不存在标签泄露**理由如下1. **训练与测试数据独立采集**- UJIIndoorLoc 的训练和验证数据是在**不同时间段**采集的测试集不包含训练集中的 userID 或 spaceID避免样本重叠。- TUT 数据集同样提供独立的训练/测试文件来源不同时间或设备。2. **标签仅用于训练不参与测试输入**- 在测试阶段模型仅输入 Wi-Fi RSS 向量**不输入**建筑、楼层或坐标标签。- 模型输出是预测值与标签比较仅用于评估不会反向传播。3. **分层辅助信息仅在训练时使用**- HADNN 在训练时利用建筑和楼层标签作为辅助任务但在测试时**不依赖这些标签**因此不存在信息从测试集泄露到训练过程的风险。4. **符合公开数据集的标准使用方式**- 作者严格按照 UJIIndoorLoc 和 TUT 数据集的标准划分进行评估与相关文献如 [8]、[9]、[26]一致。---## 四、总结| 维度 | 结论 ||------|------|| 性能提升 | 显著尤其在楼层分类和坐标回归精度上 || 参数效率 | 优于 C-FNN接近基线HADNN-h 甚至更小 || 推理效率 | 略慢于基线但远快于 C-FNN可优化 || 数据集划分 | 采用公开数据集的标准训练/测试划分 || 标签泄露 | **不存在**测试阶段仅使用 RSS 输入 |如果您需要进一步分析模型结构、损失函数设计或复现代码实现我也可以继续提供帮助。实验结果总结根据论文内容我将三个数据集上的实验结果整理如下。论文中所有实验均采用**公开数据集的标准训练/测试划分**测试阶段仅使用Wi-Fi RSS作为输入**不存在标签泄露**。---## 一、UJIIndoorLoc 数据集多建筑 多楼层### 1. 实验结果总表| 方法 | 建筑准确率 (%) | 楼层准确率 (%) | 坐标平均误差 (m) | 最终评分 | 参数量 | 推理时间/样本 (s) ||------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|| **Baseline** | 99.09 | 32.40 | 15.44 | 23.95 | 75,458 | 0.004 || **C-FNN** | 100.00 | 92.34 | 11.74 | 15.56 | 382,248 | 0.853 || **HADNN** | **100.00** | **93.15** | **11.59** | **14.93** | 90,584 | 0.015 || **HADNN-h** | 99.82 | 93.88 | 11.27 | 14.81 | **40,200** | 0.014 |### 2. 关键结论- **楼层准确率**HADNN 相比基线提升 **60.75 个百分点**32.40% → 93.15%- **坐标误差**降低约 **3.85 米**15.44m → 11.59m- **参数量**HADNN 仅比基线多 **20%**而 C-FNN 是基线的 **5 倍**- **HADNN-h**各层节点数减半参数量**少于基线**但性能仍然更优### 3. 与已有方法对比| 方法 | 建筑准确率 (%) | 楼层准确率 (%) | 坐标平均误差 (m) ||------|:---:|:---:|:---:|| RTLSUM竞赛冠军 | 100.00 | 94.00 | 7.73 || WC-NN加权质心NN | 99.91 | 90.19 | 9.27 || **HADNN** | **100.00** | **93.15** | **11.59** | 注HADNN 在坐标误差上逊于 RTLSUM但**测试阶段无需训练数据集**节省长期存储成本。---## 二、TUT2017 数据集单建筑 5 楼层### 1. 实验结果总表| 方法 | 楼层准确率 (%) | 坐标平均误差 (m) | 最终评分 | 参数量 | 推理时间/样本 (s) ||------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|| **Baseline** | 38.54 | 11.31 | 19.14 | 136,258 | 0.004 || **C-FNN** | 93.12 | 9.12 | 11.77 | 410,993 | 0.012 || **HADNN** | **94.58** | **9.05** | **11.75** | 145,233 | 0.008 || **HADNN-h** | 94.10 | 9.15 | 11.92 | **68,529** | 0.008 |### 2. 关键结论- **楼层准确率**HADNN 相比基线提升 **56 个百分点**38.54% → 94.58%- **坐标误差**降低约 **2.26 米**11.31m → 9.05m- **参数量**HADNN 仅比基线多 **6.6%**C-FNN 是基线的 **3 倍**### 3. 与已有方法对比| 方法 | 楼层准确率 (%) | 坐标平均误差 (m) ||------|:---:|:---:|| RSS Clustering | 90.81 | 8.09 || UJI kNN | 92.26 | 8.45 || RTLSUM | 90.05 | 9.18 || **HADNN** | **94.58** | **9.05** | HADNN 在楼层准确率上**超越所有对比方法**坐标误差略逊于 Clustering 方法但优势在于**无需在线依赖训练数据**。---## 三、TUT2018 数据集单建筑 3 楼层### 1. 实验结果总表| 方法 | 楼层准确率 (%) | 坐标平均误差 (m) | 最终评分 | 参数量 | 推理时间/样本 (s) ||------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|| **Baseline** | 66.19 | 13.88 | 19.96 | 71,874 | 0.004 || **C-FNN** | 97.55 | 10.62 | 14.33 | 216,070 | 0.012 || **HADNN** | 97.45 | **9.91** | **13.34** | 80,587 | 0.008 || **HADNN-h** | **98.06** | 9.99 | 13.21 | **36,203** | 0.008 |### 2. 关键结论- **楼层准确率**HADNN 相比基线提升 **31.26 个百分点**66.19% → 97.45%- **坐标误差**降低约 **3.97 米**13.88m → 9.91m- **参数量**HADNN 仅比基线多 **12%**C-FNN 是基线的 **3 倍**- **HADNN-h** 参数量仅为基线的一半但楼层准确率高达 **98.06%**---## 四、三个数据集结果汇总对比| 数据集 | 基线楼层准确率 | HADNN 楼层准确率 | 提升幅度 | 基线坐标误差 (m) | HADNN 坐标误差 (m) | 参数量增幅 ||--------|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|| **UJIIndoorLoc** | 32.40% | **93.15%** | 60.75% | 15.44 | **11.59** | 20% || **TUT2017** | 38.54% | **94.58%** | 56.04% | 11.31 | **9.05** | 6.6% || **TUT2018** | 66.19% | **97.45%** | 31.26% | 13.88 | **9.91** | 12% |---## 五、总结1. **楼层分类**HADNN 在所有数据集上均大幅优于纯回归基线提升幅度在 **31%~61%** 之间。2. **坐标回归**HADNN 的坐标误差在所有数据集上均低于基线降低幅度约 **2~4 米**。3. **参数效率**HADNN 参数量仅比基线增加 **6.6%~20%**而 C-FNN 增加 **200%~400%**。4. **压缩版本 HADNN-h**参数量甚至**低于基线**但在所有任务上仍优于基线极具实用价值。5. **测试阶段优势**相比 KNN 类方法HADNN **无需保存训练数据**推理时仅需模型参数适合长期大规模部署。如果您需要我进一步提取具体网络结构参数如每层节点数或损失函数权重设置我可以继续帮您整理。