基于相控阵的WiFi CSI定位系统的性能预测

WiFi作为当前最重要的通信方式之一,基于WiFi信号的室内定位系统最有望在日常生活中得到广泛地部署应用.最新研究表明,当采用WiFi通信过程中获取的信道状态信息(CSI)对目标进行定位时,系统可实现亚米级的定位精度.然而,实验场景下的定位精度受到测试样点位置、WiFi设备布局、天线布局等诸多因素的影响.因为目前仍缺少WiFi CSI定位性能预测方法,WiFi定位系统部署后往往难以获得预期的精度.为此,面向多样化场景提出WiFi CSI定位性能的预测模型.首先,从CSI定位的基本物理模型出发,定义天线对的误差微元函数,并通过对定位空间的分析生成误差微元矩阵以及定位性能热度图;其次,对天线对进行拓展,通过引入多天线融合方法、多设备融合方法构建通用的CSI定位性能预测模型;最后,为了将真实场景地图考虑在内,提出将上述热度图与场景地图相融合的方法,从而实现场景定制化的性能预测.在理论分析的基础上,结合2个不同场景下的实验数据验证了定位性能预测模型有效性.实验结果表明,实际定位精度的变化趋势与理论模型相吻合,通过理论模型分析可将定位精度优化32%–37%.

AI 数字广告平台对媒介用户行为影响的实证研究——以巨量引擎为例

随着基于AI的数字广告投放平台的广泛建立和运营,数字广告和数字营销领域迎来了更为丰富和精准的广告投放方式。这些平台不仅为广告主提供了简化、高效的广告投放途径,同时也为消费者提供了更为个性化的广告内容。然而,关于人工智能驱动的广告投放是否会导致新的信息茧房现象,以及是否会对媒介行为产生影响,尚需进行深入的研究和探讨。研究结果显示,广告投放效果可以通过人工智能算法进行精准评估,从而有助于后续的定向投放策略。此外,通过分析回传的付费数据、点击量和观看量,可以进一步定位潜在消费者,实现广告效益的最大化,但数字广告投放平台的诞生极大地改变了媒介用户的行为模式。因此,未来数字广告投放平台的发展和创新将为消费者带来更多信息选择,同时也将影响媒介用户的行为和习惯。