【摘 要】
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基于WLAN的指纹识别技术是在每个指纹定位测量来自不同APs的接收信号强度RSS(received signal strength, RSS)以构建指纹.然而,指纹的收集由于环境的变化,需要定期更新指纹库以提高准确性.因此,为减少指纹识别的工作量,提出将深度置信网络算法应用到未标记的RSS测量中,利用生成概率模型来表示不同隐含层的层次隐含特征,提取指纹的隐藏特征,通过预训练和调优阶段,从而在尽可能
【机 构】
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兰州交通大学电子与信息工程学院,河北大学网络空间安全与计算机学院,河北大学信息技术中心
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(F2019201427),教育部“云数融合科教创新”基金资助项目(2017A20004)。
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基于WLAN的指纹识别技术是在每个指纹定位测量来自不同APs的接收信号强度RSS(received signal strength, RSS)以构建指纹.然而,指纹的收集由于环境的变化,需要定期更新指纹库以提高准确性.因此,为减少指纹识别的工作量,提出将深度置信网络算法应用到未标记的RSS测量中,利用生成概率模型来表示不同隐含层的层次隐含特征,提取指纹的隐藏特征,通过预训练和调优阶段,从而在尽可能保持定位精度的前提下减少标记指纹.实验结果表明,本算法在仅使用15%标记指纹时,将定位精度提高了1.87
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