一种基于1D-CNN的室内定位模型的环境自适应训练方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于1D‑CNN的室内定位模型的环境自适应训练方法及装置，通过建立位置指纹数据库和1D‑CNN定位模型，通过所述指纹数据库对所述1D‑CNN定位模型进行训练，所述1D‑CNN定位模型的卷积层采用一维卷积层；以位置指纹数据库中部分的位置坐标和CSI数据作为第一源域数据，以实际环境下参考点采集到的位置坐标和CSI数据作为第一目标域数据，并经过TCA算法处理得到第二源域数据和第二目标域数据并分别作为训练集和测试集对1D‑CNN定位模型进行训练，得到环境自适应的室内定位模型。根据不同的环境变化更新定位模型实现良好的精度。