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一种基于深度学习的WiFi室内定位系统

摘要

本发明属于室内定位技术领域,更具体地,涉及一种基于深度学习的WiFi室内定位系统。它包括依次连接的离线数据获取模块(100)、粗指纹库建立模块(200)、特征指纹库提取模块(300)、在线数据融合模块(400)和目标位置输出模块(500)。该系统解决室内接收信号强度信号在时空阈中,由于多径效应、信号衰落及其他噪声干扰引起的信号波动性问题,通过深度置信网络探究信号内部的环境属性,提取特征指纹进行最终的目标定位,并且有效地达到当前定位技术不能达到的定位精度。

著录项

  • 公开/公告号CN107529222A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-12-29

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海交通大学;

    申请/专利号CN201710833040.8

  • 发明设计人 钱久超;洪燕;刘佩林;

    申请日2017-09-15

  • 分类号H04W64/00(20090101);H04W84/12(20090101);G01C21/20(20060101);G01S5/02(20100101);G01S5/10(20060101);

  • 代理机构31236 上海汉声知识产权代理有限公司;

  • 代理人席虹岩;胡晶

  • 地址 200240 上海市闵行区东川路800号

  • 入库时间 2023-06-19 04:09:28

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2018-05-18

    实质审查的生效 IPC(主分类):H04W64/00 申请日:20170915

    实质审查的生效

  • 2017-12-29

    公开

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