基于OCAE-SOM的室内指纹定位算法研究

来源 :激光与光电子学进展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：GYQ865739853

【摘要】

：

针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organizing Map)的室内指纹定位算法。离线阶段,先将信道状态信息的幅值相位预处理矩阵作为原始输入数据,并调整为RGB(Red,Green,Blue)格式训练卷积自编码器,使其可深度挖掘参考点的指纹特征,采用Adam算法优化CAE算法的参数,既降低数据维度又能提升训练效率;然后采用OCAE-SOM算法训练模型,可以缩短单独训练模型的时

【作者】

：

李新春纪小璐魏武王藜谚谷永延曹大焱

【机构】

：

辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生院

【出处】

：

激光与光电子学进展

【发表日期】

：

2021年8期

【关键词】

：

测量信道状态信息室内定位卷积自编码器自组织映射 Adam算法

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61372058)。

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