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摘要
针对现有人体追踪系统追踪误差大、硬件部署对环境改变大和用户佩戴设备不方便等问题，提出基于择优标签的无设备人体追踪方法.采集人体在不同位置上的射频(RF)功率信号，分析人体所在位置与功率信号之间的关系.为了减缓信号不稳定性对系统的影响，提取射频功率信号的特征作为模型训练的数据集.利用信号特征建立不同的深度学习模型，对比不同训练方式下的追踪效果和标签用量，选择合适的模型结构和训练方式.分析实验结果，给出普适性意见和最优标签选择方法的具体步骤.实验表明，基于择优标签方法的定位系统是可行的，其中跟踪误差为0.19 m，与表现较好的WallSense系统相比，跟踪误差降低约5 cm，标签量降低66.7%.基于择优标签方法的定位系统明显降低了标签部署对环境的影响，在保证精度的情况下，减少了标签冗余.
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