基于受限玻尔兹曼机的CSI指纹室内定位方法
作者：党小超; 唐续豪; 郝占军
摘要：传统基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的室内定位方法易受环境影响且精确度低、稳定性差。为解决这一问题,提出基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的CSI(channel state information)指纹室内定位方法。在离线阶段时,设计使用RBM来训练校准相应的CSI数据,建立特征指纹库;在线阶段时,利用朴素贝叶斯分类器对数据进行处理并与指纹库匹配,得到定位结果。实验结果表明,基于RBM的CSI指纹室内定位方法优于传统指纹室内定位方法。
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关键词：
- 室內定位
- 深度学习
- 指纹库
- 相位校准
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