【摘 要】
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针对基于蓝牙低功耗技术(BLE)的室内定位系统使用多层感知机(MLP)等机器学习算法作为定位算法,导致定位结果精度不足的问题.提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的室内定位方法,利用定位过程中的时域信息以提高定位精度.首先通过采集接收信号强度指示(RSSI)构建指纹数据库,然后依靠RSSI和二维坐标的映射关系进行网络模型训练获得权重系数.最后,使用训练好的网络模型构建室内定位系统.测试结果表明,本系统使用的定位方法平均误差为1.41m,与MLP和RNN算法相比分别提高了49％和16％,定位精度明显提升,
【机 构】
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南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院 南京210023;南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院 南京210023;射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室 南京210023
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针对基于蓝牙低功耗技术(BLE)的室内定位系统使用多层感知机(MLP)等机器学习算法作为定位算法,导致定位结果精度不足的问题.提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的室内定位方法,利用定位过程中的时域信息以提高定位精度.首先通过采集接收信号强度指示(RSSI)构建指纹数据库,然后依靠RSSI和二维坐标的映射关系进行网络模型训练获得权重系数.最后,使用训练好的网络模型构建室内定位系统.测试结果表明,本系统使用的定位方法平均误差为1.41m,与MLP和RNN算法相比分别提高了49％和16％,定位精度明显提升,能满足室内定位的需求.
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