为了提升信道状态信息(channel state information,CSI)指纹室内定位的性能,提出了一种改进MixNet的CSI图像指纹室内定位方法.在离线阶段,通过选择定位参考点(reference point,RP)处信号强度指示(received signal strength indication,R...为了提升信道状态信息(channel state information,CSI)指纹室内定位的性能,提出了一种改进MixNet的CSI图像指纹室内定位方法.在离线阶段,通过选择定位参考点(reference point,RP)处信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)最强的3个接入点(access point,AP),提取其CSI数据并转换为图像;然后利用改进的MixNet模型对图像进行训练并保存模型.其中改进的MixNet引入了坐标注意力(coordinate attention,CA)和残差连接.首先,将MixNet-s中的SE(squeeze-and-excitation)注意力替换为CA,以增强网络的信息表示能力并更精确地获取CSI图像指纹特征.其次,根据MixNet-s模型的特点构建残差连接,以增强网络的表示能力并防止过拟合.最后,通过减小网络深度确保所有网络层得到充分训练;在线阶段,采集目标设备的CSI数据并转换为图像,输入已训练好的改进MixNet模型(命名为MixNet-CA);最后利用加权质心算法根据模型输出的概率值估计目标设备的最终位置.提出方法在室内环境中进行了验证,达到了0.3620 m的平均定位误差.展开更多
室内指纹定位技术为提升其精益化表现,所以采用到了人工智能技术,如此可保证其达到米级定位精度性能,转化为高段位智能终端并投入实践应用中,同时满足低成本开发要求。本文探究了基于人工智能技术背景下聚类算法以及混合 AP 选择算法中...室内指纹定位技术为提升其精益化表现,所以采用到了人工智能技术,如此可保证其达到米级定位精度性能,转化为高段位智能终端并投入实践应用中,同时满足低成本开发要求。本文探究了基于人工智能技术背景下聚类算法以及混合 AP 选择算法中的室内指纹定位相关定位要点。展开更多
文摘为了提升信道状态信息(channel state information,CSI)指纹室内定位的性能,提出了一种改进MixNet的CSI图像指纹室内定位方法.在离线阶段,通过选择定位参考点(reference point,RP)处信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)最强的3个接入点(access point,AP),提取其CSI数据并转换为图像;然后利用改进的MixNet模型对图像进行训练并保存模型.其中改进的MixNet引入了坐标注意力(coordinate attention,CA)和残差连接.首先,将MixNet-s中的SE(squeeze-and-excitation)注意力替换为CA,以增强网络的信息表示能力并更精确地获取CSI图像指纹特征.其次,根据MixNet-s模型的特点构建残差连接,以增强网络的表示能力并防止过拟合.最后,通过减小网络深度确保所有网络层得到充分训练;在线阶段,采集目标设备的CSI数据并转换为图像,输入已训练好的改进MixNet模型(命名为MixNet-CA);最后利用加权质心算法根据模型输出的概率值估计目标设备的最终位置.提出方法在室内环境中进行了验证,达到了0.3620 m的平均定位误差.
文摘为解决位置指纹定位算法中指纹采集工作量大、定位精度低的问题,提出一种基于稀疏指纹采集和改进加权K最近邻(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏选定参考点并采集来自各接入点(access point,AP)的接收信号强度(received signal strength,RSS),根据容错四分位法对采集的RSS进行异常值预处理;利用经过预处理的指纹数据训练高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型,通过共栖生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)求取模型最优超参数以提高模型的泛化能力,进而预测定位区域内非参考点的RSS;由有限参考点数据通过SOS-GPR模型的训练与预测生成密集位置指纹库,结合由卡方距离和AP加权改进的WKNN算法完成仿真验证。实验结果表明,在保证定位精度的前提下,稀疏指纹采集法较传统全采集法减少50%的采集工作量;与原WKNN算法和M-KWNN算法相比,提出的WKNN算法有效提高了定位精度。