[发明专利]一种信道状态信息图像去噪方法及室内定位模型有效
申请号: | 202110171211.1 | 申请日: | 2021-02-08 |
公开(公告)号: | CN112801910B | 公开(公告)日: | 2022-09-23 |
发明(设计)人: | 王韦刚;许晨东;张云伟 | 申请(专利权)人: | 南京邮电大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06T5/30;G06T3/40;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 颜盈静 |
地址: | 210012 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 信道 状态 信息 图像 方法 室内 定位 模型 | ||
本发明公开了一种信道状态信息图像去噪方法及室内定位模型,包括:去噪自编码器,用于得到去噪后的信道状态信息图像;定位网络,用于根据去噪后的信道状态信息图像进行室内定位;去噪自编码器包括一伯努利采样模块,用于将输入信道状态信息图像进行伯努利采样,得到图像对;多个编码块,用于将图像对编码成隐层表示;多个解码块,用于将隐层表示解码成干净图像;去噪自编码器重建输入图片;定位网络来进行室内定位,能有效利用低等级特征来提高定位性能,并且能够加强定位网络的信息流动,缓解过拟合。
技术领域
本发明属于智能信息处理技术领域,具体涉及一种信道状态信息图像去噪方法及室内定位模型。
背景技术
随着移动通信技术的发展和智能终端的普及,人们对于基于位置的服务提出了迫切的需求。室内定位技术有着广泛地应用,例如室内导航,人流量监测以及轨迹追踪等。由于WiFi设备已经大规模部署,因此基于信道状态信息的室内定位技术有望成为一种商用技术。随着深度学习的发展,卷积神经网络能够有效地提取图像特征并分类,因此信道状态信息被转换成图像,室内定位问题也被转换为关于图像分类的问题。
由于无线链路中总是存在高斯噪声,这些在训练样本中的噪声往往会导致过拟合以及网络性能下降的问题,因此首先需要去除图像中的噪声。现有的大多数去噪方法需要使用包括噪声图像和干净图像的图像对,然而干净的信道状态信息图像很难去获得。因此,只能从含有噪声的信道状态信息图像中尽可能地恢复出干净的信道状态信息图像。
如何设计适合于信道状态信息图像的神经网络,仍然是一个有待研究的问题。
发明内容
本发明目的:为解决室内定位精度和准确率不高的问题,本发明提出了一种信道状态信息图像去噪方法及室内定位模型,通过去噪自编码器去除信道状态信息图片中的高斯噪声,将得到的干净图片输入到残差网络的室内定位模型中,可以有效的提高定位精度及准确率。
技术方案:一种信道状态信息图像去噪自编码器,依次包括:
一伯努利采样模块,用于将输入信道状态信息图像进行伯努利采样,得到图像对;
多个编码块,用于将图像对编码成隐层表示;
多个解码块,用于将隐层表示解码得到去噪后的图像。
进一步的,所述的图像对表示为其中:
其中,⊙表示逐元素相乘,bm表示一个伯努利矩阵,每一个元素以概率p设为0,n表示输入的信道状态信息图像。
进一步的,所述编码块包括:由一个部分卷积层和一个最大池化层组成的第一个编码块、由一个部分卷积层和一个最大池化层组成的第二编码块和由一个部分卷积层组成的第三编码块。
进一步的,所述解码块包括:由一个卷积层、一个上采样层、一个卷积层以及两个拼接操作组成的第一个解码块、由一个上采样层、一个卷积层以及两个拼接操作组成的第二解码块和由三个卷积层以及两个拼接操作组成的第三解码块。
本发明还公开了一种信道状态信息图像去噪方法,包括以下步骤:
步骤1:构建并训练去噪自编码器,所述去噪自编码器为一种信道状态信息图像去噪自编码器;
步骤2:采集信道状态信息数据,并将信道状态信息数据转化成RGB图像;
步骤3:将RGB图像输入至去噪自编码器,得到去噪后的图像。
进一步的,步骤1中,去噪自编码器采用均方差损失函数训练:
其中,M表示M对图像,表示需要去学习的去噪自编码器,bm表示一个伯努利矩阵,其中每一个元素以概率p设为0,和表示经过伯努利采样后得到的图像。
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