基于深度学习的联合RSS与CSI的指纹室内定位方法

摘要

本发明属于无线通信与室内定位技术领域，公开了一种基于深度学习的联合RSS与CSI的指纹室内定位方法，离线阶段收集与处理RSS与CSI信息，并训练基于深层自编码器的CSI处理模型，对参考点处的CSI编码，联合RSS与CSI编码构建指纹库，根据AP选择算法划分子指纹库；针对每个子指纹库训练一个基于深度神经网络定位预测模型；在线定位阶段根据离线阶段训练好的基于深层自编码器的CSI处理模型对待测点的CSI编码，计算联合RSS与CSI指纹，基于深度神经网络模型预测定位。本发明联合RSS与CSI信息，丰富了指纹信息、降低了定位预测模型的计算复杂度与耗时；定位精度高，可扩展性强，可迁移性高。