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Transforming Indoor Localization: Advanced Transformer Architecture for NLOS-Dominated Wireless Environments with Distributed Sensors
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种新的传感器快照分词方法，以解决传统室内定位在非视距(NLOS)环境中的低精度问题。研究表明，轻量级L-SwiGLU Transformer模型在降低计算复杂度的同时，提高了定位精度，并在资源受限场景中表现出更高效率。
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关键要点
- 传统室内定位方法在非视距(NLOS)环境中导致较低精度问题。
- 提出了一种新的传感器快照分词方法，以提高多变量关联的捕捉效果。
- 轻量级L-SwiGLU Transformer模型在降低计算复杂度的同时提高了定位精度。
- 该模型在资源受限场景中表现出更高的效率，具有重要的应用价值。
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