基于深度学习的蜂窝信号室内定位算法

摘要

cqvip:针对基于蜂窝信号的室内定位问题,提出基于深度学习的室内定位(Deep Learning-based Cellular Signal Indoor localization,DLCS)算法。DLCS算法建立深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型,进而学习从信号塔所接收的信号强度(Received Signal Strength,RSS)与用户位置间的非线性关系。DLCS算法由离线阶段和在线阶段构成。在离线阶段,将从信号塔所接收的信号训练学习模型DNN。在在线阶段,用户在监测区域自由移动,从信号塔获取RSS值,再将这些RSS值反馈给DNN,进而估计用户位置。仿真结果表明,提出的DLCS算法能够获取高的室内定位精度。