一段话总结 本文提出WiFiGPT,一种基于Decoder-Only Transformer(如LLaMA 3)的室内定位系统,通过将WiFi遥测数据(如CSI、FTM、RSSI)转换为文本序列进行端到端训练,无需手工特征工程即可实现高精度定位。实验表明,WiFiGPT在LOS环境中实现亚米级精度(MAE低至0.90米),在NLOS环境中误差低于1.5米,且融合多源数据(如FTM+RSSI)可进一步提升性能,验证了大语言模型在无线传感领域的泛化能力。 系统架构 思维导图 详细总结 一、研究背景与挑战