文献来源：
Arslantas, Hatice, and Selcuk Okdem. "Indoor Localization with an Autoencoder based Convolutional Neural Network." IEEE Access (2024).
摘要：
提出了一种完全基于卷积神经网络(CNN)和组合自动编码器的方法和训练策略，该编码器可以自动从Wi-Fi指纹样本中提取特征。在这个模型中，我们耦合了一个自动编码器和一个CNN，并同时对它们进行训练。因此，我们保证编码器和CNN同时训练。建议的系统在UJIIndoor Loc和Tampere数据集上进行了评估。
main contributions：
1、based on CNN
2、used autoencoder reduce the size of the data，a combined loss function was defined and used
3、both floor classification and location estimation
4、runtime analysis，work on GPU with small time cost
III. MATERIALS AND METHODS
