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
