基于受限玻尔兹曼机的CSI指纹室内定位方法

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 Boltzrnann 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.

关键词：室内定位、信道状态信息(CSI)、深度学习、指纹库、相位校准

所属期刊栏目：40

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61662070、61363059;甘肃省科技重点研发基金项目1604FKCA097、17YF1GA015;甘肃省科技创新基金项目17CX2JA037、17CX2JA039

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1264-1270