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基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法
1
作者
吴仕勋
曾鑫睿
+3 位作者
徐凯
蓝章礼
张淼
金悦
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1844-1851,共8页
室内Wi-Fi接收信号强度指示(RSSI)指纹定位广泛应用于位置服务,但面临数据采集困难、环境动态变化的RSSI测量剧烈波动等挑战,难以实现高精度定位。为解决因数据稀缺和环境动态变化导致定位精度不佳问题,采用双编码器结构独立处理RSSI数...
室内Wi-Fi接收信号强度指示(RSSI)指纹定位广泛应用于位置服务,但面临数据采集困难、环境动态变化的RSSI测量剧烈波动等挑战,难以实现高精度定位。为解决因数据稀缺和环境动态变化导致定位精度不佳问题,采用双编码器结构独立处理RSSI数据和位置坐标数据,引入地理信息损失函数,构建了位置条件变分自编码器(LCVAE)模型,生成具有地理准确性的指纹数据,以此增强定位模型的性能。进一步设计了共享的卷积神经网络(CNN)模型特征提取层,整合分类与回归功能,提出一种基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法。实验结果表明,所提LCVAE-CNN方法在UJIIndoorLoc数据集的楼层分类准确率和平均定位误差(MPE)分别达到98.80%和6.79 m,在Tampere数据集上分别达到97.22%和5.44 m。与现有五种方法相比,楼层分类准确率最少提升1.9百分点,MPE最少提高19%。
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关键词
室内定位
位置条件变分自编码
卷积神经网络
数据增强
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题名
基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法
1
作者
吴仕勋
曾鑫睿
徐凯
蓝章礼
张淼
金悦
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《计算机应用研究》
北大核心
2025年第6期1844-1851,共8页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2024NSCQ-MSX0275)。
文摘
室内Wi-Fi接收信号强度指示(RSSI)指纹定位广泛应用于位置服务,但面临数据采集困难、环境动态变化的RSSI测量剧烈波动等挑战,难以实现高精度定位。为解决因数据稀缺和环境动态变化导致定位精度不佳问题,采用双编码器结构独立处理RSSI数据和位置坐标数据,引入地理信息损失函数,构建了位置条件变分自编码器(LCVAE)模型,生成具有地理准确性的指纹数据,以此增强定位模型的性能。进一步设计了共享的卷积神经网络(CNN)模型特征提取层,整合分类与回归功能,提出一种基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法。实验结果表明,所提LCVAE-CNN方法在UJIIndoorLoc数据集的楼层分类准确率和平均定位误差(MPE)分别达到98.80%和6.79 m,在Tampere数据集上分别达到97.22%和5.44 m。与现有五种方法相比,楼层分类准确率最少提升1.9百分点,MPE最少提高19%。
关键词
室内定位
位置条件变分自编码
卷积神经网络
数据增强
Keywords
indoor positioning
LCVAE
CNN
data augmentation
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
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1
基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法
吴仕勋
曾鑫睿
徐凯
蓝章礼
张淼
金悦
《计算机应用研究》
北大核心
2025
0
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