【摘 要】
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随着社会的不断发展,位置服务信息已经广泛应用于各个领域。但是单一的室内定位技术往往不能满足高精度的位置服务需求。因此,本论文利用机器学习和多源融合理论,开展基于信道状态信息（CSI）和深度图像的室内定位研究,从而提高室内定位精度。论文主要工作如下:1.研究了室内定位的基础理论。首先介绍现有CSI和图像定位技术和方法,然后描述多源信息融合策略,最后搭建了实验平台,为研究内容开展打下基础。2.提出了基
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随着社会的不断发展,位置服务信息已经广泛应用于各个领域。但是单一的室内定位技术往往不能满足高精度的位置服务需求。因此,本论文利用机器学习和多源融合理论,开展基于信道状态信息（CSI）和深度图像的室内定位研究,从而提高室内定位精度。论文主要工作如下:1.研究了室内定位的基础理论。首先介绍现有CSI和图像定位技术和方法,然后描述多源信息融合策略,最后搭建了实验平台,为研究内容开展打下基础。2.提出了基于决策级融合的CSI和深度图像室内定位算法。首先将CSI幅度信息转化成CSI图像,将深度图像进行图像分割预处理,然后分别利用卷积神经网络（CNN）进行位置分类学习,得到两个位置分类模型,最后利用决策级数据融合策略,得到位置估计结果。决策级数据融合具有强容错性,能够提升分类学习性能。实验结果表明所提算法能够得到更优的定位结果。3.提出了基于特征级融合和注意力机制的CSI和深度图像室内定位算法。首先将CSI幅度信息和深度图像预处理后,分别利用CNN提取特征信息,然后利用特征级融合策略进行融合,最后利用CNN网络结合注意力机制完成位置的回归学习。特征级融合能够充分表示测量值特征,注意力机制能够聚焦重要信息,因此能够改善定位精度。实验结果验证了算法的定位性能。
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