科创中国
基于去噪自编码器和卷积神经网络的WiFi指纹室内定位方法
成果类型：: 发明专利
发布时间: 2023-09-11 11:27:16
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：天津市滨海新区| 宋学姮 | 2023-09-28 15:45:55
本发明公开了一种基于去噪自编码器和卷积神经网络的WiFi指纹室内定位方法。该方法包括以下步骤：采集WiFi指纹数据，并利用已构建的指纹库计算相应接入点的粗略位置，所述指纹库包含接入点覆盖区域的位置参考点坐标；基于所述接入点的粗略位置，沿设定的方向对所述WiFi指纹数据进行重新排序；利用经训练的编码器从所述WiFi指纹数据中提取特征图；将所述特征图输入到经训练的回归网络模型，获得定位结果，其中所述回归网络模型反映WiFi指纹数据与位置坐标间的非线性关系。本发明提升了计算效率、抗噪能力和鲁棒性，并提高了定位精度。
一种基于去噪自编码器和卷积神经网络的WiFi指纹室内定位方法，包括以下步骤：
采集WiFi指纹数据，并利用已构建的指纹库计算相应接入点的粗略位置，所述指纹库包含接入点覆盖区域的位置参考点坐标；
基于所述接入点的粗略位置，沿设定的方向对所述WiFi指纹数据进行重新排序；
利用经训练的编码器从所述WiFi指纹数据中提取特征图；
将所述特征图输入到经训练的回归网络模型，获得定位结果，其中所述回归网络模型反映WiFi指纹数据与位置坐标间的非线性关系。
随着物联网技术的发展，人们对定位服务的需求逐渐从室外扩展到室内，WiFi指纹定位因其便携性、部署简单、覆盖范围广、定位精度高和成本低等优点，迅速成为基于智能设备的主流室内定位技术。在室内环境中，多个WiFi信号接入点发射的信号会随传播距离增加而衰减，并且会被墙面等物体反射、遮挡，使得每个位置能接收到的WiFi信号都不同，形成独一无二的“位置指纹”，WiFi指纹定位即是利用物理位置与WiFi信号的映射对应关系实现基于WiFi信号来确定物理位置。
中国科学院深圳先进技术研究院提升了粤港地区及我国先进制造业和现代服务业的自主创新能力，推动我国自主知识产权新工业的建立，成为国际一流的工业研究院。 深圳先进院目前已初步构建了以科研为主的集科研、教育、产业、资本为一体的微型协同创新生态系统，由九个研究平台，国科大深圳先进技术学院，多个特色产业育成基地、多支产业发展基金、多个具有独立法人资质的新型专业科研机构等组成。开展先进技术研究，促进科技发展。信息、电子、通讯技术研究新材料、新能源技术研究高性能计算、自动化、精密机械研究生物医学与医疗仪器研究相关学历教育、博士后培养与学术交流。
与现有技术相比，本发明的优点在于，提出一种卷积去噪自编码器，利用含噪声的WiFi指纹训练去噪自编码器，能够提取出与噪声无关的鲁棒特征，抑制WiFi信号波动性和人体遮挡等因素造成的信号干扰。并且提出了基于卷积神经网络的轻量化回归网络，用于对待定位坐标进行预测。此外，还提出基于AP位置信息排序的WiFi指纹数据增强方法，降低了WiFi指纹稀疏性的影响。总之，本发明通过搭建轻量化的网络模型，降低了模型运行时间，并采用去噪自编码器和基于AP位置信息排序的WiFi指纹数据增强方法提高了模型抗噪能力和鲁棒性，降低了数据稀疏问题对定位精度的影响。
通过以下参照附图对本发明的示例性实施例的详细描述，本发明的其它特征及其优点将会变得清楚。
技术合作
以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。
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