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跨时间迁移的多源无线信号指纹融合定位方法
被引量:
1
1
作者
史达亨
刘立刚
+1 位作者
周斌
卜智勇
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2021年第6期817-824,共8页
针对传统指纹定位方法中无线信号覆盖范围有限以及信号时变特性难以处理的问题,提出利用多种无线信号进行指纹定位的方法,并采用测地线流核(geodesic flow kernel,GFK)的迁移学习方法减轻信号时变性对定位精度的不利影响。首先,通过对...
针对传统指纹定位方法中无线信号覆盖范围有限以及信号时变特性难以处理的问题,提出利用多种无线信号进行指纹定位的方法,并采用测地线流核(geodesic flow kernel,GFK)的迁移学习方法减轻信号时变性对定位精度的不利影响。首先,通过对多源无线信号特征进行多轮随机采样融合,从而构建多个数据集,获得更丰富多样的指纹特征;其次,对不同时间的指纹特征进行迁移的GFK进行融合,使得迁移从2个领域扩展到多个领域;最后,使用多个数据集训练基分类器,并从多个基分类器得到最终的预测结果,从而提高位置分类器的泛化性能。实验结果表明,本方法的定位精度比传统方法更高。
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关键词
指纹定位
多源融合
迁移学习
集成学习
测地线流核
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职称材料
题名
跨时间迁移的多源无线信号指纹融合定位方法
被引量:
1
1
作者
史达亨
刘立刚
周斌
卜智勇
机构
中国科学院上海微系统与信息技术研究所中国科学院无线传感网与通信重点实验室
中国科学院大学
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2021年第6期817-824,共8页
基金
上海市自然科学基金(19ZR1467200)
国家重点研发计划(2020YFB0905900)资助。
文摘
针对传统指纹定位方法中无线信号覆盖范围有限以及信号时变特性难以处理的问题,提出利用多种无线信号进行指纹定位的方法,并采用测地线流核(geodesic flow kernel,GFK)的迁移学习方法减轻信号时变性对定位精度的不利影响。首先,通过对多源无线信号特征进行多轮随机采样融合,从而构建多个数据集,获得更丰富多样的指纹特征;其次,对不同时间的指纹特征进行迁移的GFK进行融合,使得迁移从2个领域扩展到多个领域;最后,使用多个数据集训练基分类器,并从多个基分类器得到最终的预测结果,从而提高位置分类器的泛化性能。实验结果表明,本方法的定位精度比传统方法更高。
关键词
指纹定位
多源融合
迁移学习
集成学习
测地线流核
Keywords
fingerprinting localization
multi-source fusion
transfer learning
ensemble learning
geodesic flow kernel
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
跨时间迁移的多源无线信号指纹融合定位方法
史达亨
刘立刚
周斌
卜智勇
《中国科学院大学学报(中英文)》
CSCD
北大核心
2021
1
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