[发明专利]一种利用CSI多径及机器学习的室外指纹定位方法有效
| 申请号： | 201810312353.3 | 申请日： | 2018-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN108696932B | 公开（公告）日： | 2020-03-17 |
| 发明（设计）人： | 范建存;陈素素;罗新民;张莹 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/02;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G01C21/20 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 高博 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种利用CSI多径及机器学习的室外指纹定位方法，接收端在小区内获取多条可分辨的多径信号，对多径信号进行数据收集和预处理获得离线多径CSI数据并进行分组与编号，在离线阶段对分组的多径CSI数据进行分层训练，使得训练标签与网络输出的均方误差最小，采用softmax回归分类器，对训练后的数据进行回归分类，建立指纹库完成离线阶段训练，当接收到来自未知位置用户的CSI信息后，CSI信号经过神经网络正向传播与回归分类器，利用KNN算法对分类器的输出进行分类，挑选概率最大的K个位置进行加权平均计算得到用户的位置。本发明有效提高室外定位的精度，省时省力，效率高，适用范围广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 csi 机器 学习 室外 指纹 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种利用CSI多径及机器学习的室外指纹定位方法，其特征在于，接收端在小区内获取多条可分辨的多径信号，对多径信号进行数据收集和预处理获得离线多径CSI数据并进行分组与编号，在离线阶段对分组的多径CSI数据进行分层训练，使得训练标签与网络输出的均方误差最小，采用softmax回归分类器，对训练后的数据进行回归分类，建立指纹库完成离线阶段训练，当接收到来自未知位置用户的CSI信息后，CSI信号经过神经网络正向传播与回归分类器，利用KNN算法对分类器的输出进行分类，挑选概率最大的K个位置进行加权平均计算得到用户的位置。
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