【摘 要】
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随着信息科学技术的迅猛发展,人们对于室内定位的需求也越来越高。基于信道状态信息（CSI）的室内定位技术也逐渐成为研究热点,本文将CSI幅度信息和相位信息作为两种模态,开展基于深度学习的室内定位算法研究。论文主要工作包括:（1）研究基于信道状态信息进行室内定位的相关理论。首先介绍了信道状态信息的相关理论知识,然后介绍了基于CSI定位系统中常见的机器学习算法,最后介绍了多模态机器学习理论。（2）提出了
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随着信息科学技术的迅猛发展,人们对于室内定位的需求也越来越高。基于信道状态信息（CSI）的室内定位技术也逐渐成为研究热点,本文将CSI幅度信息和相位信息作为两种模态,开展基于深度学习的室内定位算法研究。论文主要工作包括:（1）研究基于信道状态信息进行室内定位的相关理论。首先介绍了信道状态信息的相关理论知识,然后介绍了基于CSI定位系统中常见的机器学习算法,最后介绍了多模态机器学习理论。（2）提出了基于CSI幅度和相位信息前端融合的卷积神经网络（CNN）定位算法。首先提取CSI的幅度信息和相位信息,构建CSI的幅度差图像和相位差图像,减轻测量噪声对图像构建的影响。然后利用拉普拉斯金字塔融合算法将CSI图像进行融合,最大限度保持原有图像信息。最后利用CNN对融合的图像进行回归学习,得到基于X轴坐标位置和Y轴坐标的回归模型。实验结果验证了所提算法的有效性。（3）提出了基于CSI幅度和相位信息中间层融合的双流卷积神经网络定位算法。首先利用幅度和相位信息构建CSI的幅度差图像和相位差图像。然后利用CNN分别提取幅度差和相位差图像的特征。然后利用线性权重法对CNN提取的特征进行融合,最后进行位置回归学习,得到基于X轴和Y轴坐标的回归模型。实验结果表明,所提算法能够获得比现有算法更好的定位性能。
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