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一种基于堆叠自编码器的WiFi室内定位算法
被引量：
2
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作者
马佩勋
《导航定位学报》
CSCD
2021年第3期55-59,85,共6页
由于室内无线保真(WiFi)可随处接入,基于WiFi指纹的室内定位算法得到广泛关注。然而,由于噪声和无线信号的不稳定性,基于WiFi指纹的室内定位算法的定位精度并不高。为此,提出基于堆叠自编码器的WiFi室内定位(SDIL)算法。SDIL算法结合堆...
由于室内无线保真(WiFi)可随处接入,基于WiFi指纹的室内定位算法得到广泛关注。然而,由于噪声和无线信号的不稳定性,基于WiFi指纹的室内定位算法的定位精度并不高。为此,提出基于堆叠自编码器的WiFi室内定位(SDIL)算法。SDIL算法结合堆叠去噪声自编码深度学习模型和贝叶斯推断处理WiFi信号内的噪声,并捕获WiFi接入点信号与其位置间的复杂关系。实验结果表明,SDIL算法能够在室内达到米级的平均定位精度。
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关键词
室内定位
无线保真
深度学习
堆叠去噪声自编码
贝叶斯推断
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职称材料
题名
一种基于堆叠自编码器的WiFi室内定位算法
被引量：
2
1
作者
马佩勋
机构
长沙民政职业技术学院软件学院
出处
《导航定位学报》
CSCD
2021年第3期55-59,85,共6页
基金
2019年度中国残联研究课题项目(CJFJRRB04-2019)。
文摘
由于室内无线保真(WiFi)可随处接入,基于WiFi指纹的室内定位算法得到广泛关注。然而,由于噪声和无线信号的不稳定性,基于WiFi指纹的室内定位算法的定位精度并不高。为此,提出基于堆叠自编码器的WiFi室内定位(SDIL)算法。SDIL算法结合堆叠去噪声自编码深度学习模型和贝叶斯推断处理WiFi信号内的噪声,并捕获WiFi接入点信号与其位置间的复杂关系。实验结果表明,SDIL算法能够在室内达到米级的平均定位精度。
关键词
室内定位
无线保真
深度学习
堆叠去噪声自编码
贝叶斯推断
Keywords
indoor positioning
wireless fidelity
deep learning
stacked denoising autoencoders
Bayesian inferences
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
一种基于堆叠自编码器的WiFi室内定位算法
马佩勋
《导航定位学报》
CSCD
2021
2
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