一种基于深度置信网络的信号指纹定位方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，具体是一种基于深度置信网络的信号指纹定位方法。主要原理是：在离线构建阶段，将原始信号输入到深度置信网络中，通过深度置信网络对原始信号进行特征提取，其结构是由多层受限玻尔兹曼机和一层反向传播神经网络组成，网络的参数学习过程包括无监督贪婪算法逐层训练和微调两个阶段；在在线定位阶段，首先根据预处理后的信号指纹数据向量计算与各个聚类中心的欧氏距离，判断其所属类簇，然后利用训练好的对应类的深度置信网络模型估测当前目标所在的位置。本发明可以适应多变的电磁环境，提出的算法可以达到更好的指纹库构建效果，有效缩短定位时间，提高效率，并取得更好的定位精度。