基于域自适应网络的大规模MIMO动态环境指纹定位方法

摘要

本发明提供了一种基于域自适应网络的大规模MIMO动态环境指纹定位方法，该方法采用域自适应学习的方式，在初始环境位置指纹数据库的基础上通过结合少量当前环境下的无监督样本训练定位模型，能够提高模型在当前环境中的工作能力，训练后的模型在当前环境中具有较高的鲁棒性；本方案在动态环境下的定位精度改善效果良好，通过少量当前环境的无标签数据即可训练获得当前环境下的定位模型，能一定程度缓解环境变化后的定位模型失效和重采样代价大的问题。