WiFi 5G channel的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

透過深度可分卷積網路運用信道狀態信息進行室內定位

為了解決WiFi 5G channel的問題，作者張柏毅 這樣論述：

WiFi室內定位技術已經被廣泛應用在缺少視距（LOS）傳輸的室內環境中。在這篇論文中，我們設計了一個多室內指紋定位系統（Multiple Indoor Fingerprints-based Indoor Localization System, MIFI）。MIFI是基於深度可分卷積網路技術並且運用無人機（Unmanned Aerial Vehicles, UAV）來收集指紋資料。透過使用無人機來收集信道狀態信息（Channel State Information）可以大幅減少人力的耗損。在訓練的步驟，實驗環境會被區分成數個小方格，並視為參考點（Reference Point）來收集信道狀態

信息。這些收集的資料在經過前處理後會作為輸入，輸入至機器學習模型中。在測試步驟中，於測試點所發送的資料會由樹梅派(Rasberry Pi4)所收集並做為模型輸入，並且模型會輸出預測的目標位置。與其他方法相比，MIFI的定位精準度皆較佳，在位置分類的問題上可以達到99\%以上的準確率，對於未訓練過的位置也可達到0.9公尺的精準度。透過使用無人機所收集的資料進行訓練，人所收集的資料進行測試，我們也可以達到1.28公尺的誤差，證明無人機搭配我們的系統可以達到輔助室內定位，減少人力損耗的目標。