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| 基于深度置信网络的室内指纹定位算法 | |
| 作者姓名： | 秦益文 封志宏 苏楠 马丁 李小菲 |
| 作者单位： | 兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃兰州 730070;河北大学网络空间安全与计算机学院,河北保定071002;河北大学信息技术中心,河北保定071002 |
| 基金项目： | 河北省自然科学基金;创新基金 |
| 摘 要： | 基于WLAN的指纹识别技术是在每个指纹定位测量来自不同APs的接收信号强度RSS(received signal strength,RSS)以构建指纹.然而,指纹的收集由于环境的变化,需要定期更新指纹库以提高准确性.因此,为减少指纹识别的工作量,提出将深度置信网络算法应用到未标记的RSS测量中,利用生成概率模型来表示不同隐含层的层次隐含特征,提取指纹的隐藏特征,通过预训练和调优阶段,从而在尽可能保持定位精度的前提下减少标记指纹.实验结果表明,本算法在仅使用15%标记指纹时,将定位精度提高了1.876 m. |
| 关 键 词： | 指纹定位 深度置信网络 RSS 特征提取 无监督学习 |
| 收稿时间： | 2020-02-24 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
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