科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
射频指纹室内定位方法通过在离线阶段采集足量信号指纹建立密集指纹库保证定位精度。为降低指纹采集成本，提出一种基于扩散模型的射频指纹数据增强方法（FPDiffusion）。首先建立指纹序列的时序图表示，通过高斯加噪方法实现扩散模型的前向过程，反向过程采用U型自编码器网络，根据射频指纹特性设计了网络的损失函数，最后给出了基于稀疏指纹生成稠密指纹的计算过程。实验结果表明，在仅有少量有标签指纹的情况下，FPDiffusion方法在K-近邻（KNN）和卷积神经网络（CNN）算法上的定位误差降低率分别达到76%和28%，在KNN上的定位精度相比高斯过程回归（GPR）和GPR-GAN方法有显著提升。
- 单位
