[发明专利]基于深度学习的WiFi指纹定位方法在审
| 申请号： | 201911014324.X | 申请日： | 2019-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN110826603A | 公开（公告）日： | 2020-02-21 |
| 发明（设计）人： | 杨晋生;李天骄 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G01S11/06 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 wifi 指纹 定位 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于深度学习的WiFi指纹定位方法，其特征是，利用基于wlan指纹的室内定位问题的多建筑多层数据库UJIIndoorLoc指纹数据库，在离线阶段通过选取可接收的公共WiFi接入点AP(Access Point)信号以及对指纹样本点进行均值滤波的方法大幅缩减指纹库的冗余，在线匹配阶段使用堆叠自编码技术提取指纹数据的高维信息，最后使用分类器进行分类，获取WiFi定位信息。
2.如权利要求1所述的基于深度学习的WiFi指纹定位方法，其特征是，在AP选择上，对于建筑物定位时，选择整个数据库，先去除边缘AP，然后比较训练集跟测试集，选择公共AP作为输入数据，去除其他沉余AP信号；对于楼层定位时，按指纹库空间特性划分数据库子集，使用同样的方法去除沉余信号。
3.如权利要求1所述的基于深度学习的WiFi指纹定位方法，其特征是，在采样点的处理上，选择均值平滑滤波技术，将同一个点采集的K个不同指纹信号取均值，将均值信号作为该点的指纹信号。
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