基于深度学习的联合RSS与CSI的指纹室内定位方法

作者:刘俊宇; 厚丹妮; 盛敏; 李建东; 彭琳琳; 郑阳
来源:2019-06-16, 中国, CN201910518903.1.

摘要

本发明属于无线通信与室内定位技术领域,公开了一种基于深度学习的联合RSS与CSI的指纹室内定位方法,离线阶段收集与处理RSS与CSI信息,并训练基于深层自编码器的CSI处理模型,对参考点处的CSI编码,联合RSS与CSI编码构建指纹库,根据AP选择算法划分子指纹库;针对每个子指纹库训练一个基于深度神经网络定位预测模型;在线定位阶段根据离线阶段训练好的基于深层自编码器的CSI处理模型对待测点的CSI编码,计算联合RSS与CSI指纹,基于深度神经网络模型预测定位。本发明联合RSS与CSI信息,丰富了指纹信息、降低了定位预测模型的计算复杂度与耗时;定位精度高,可扩展性强,可迁移性高。