【摘 要】
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对于浅层结构的室内定位方法难以构造复杂的室内信号模型,从而导致定位精度不高的问题,本文提出利用深度学习方法建立深层非线性学习模型,提高室内定位精度的RFB-SDAE算法.该
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对于浅层结构的室内定位方法难以构造复杂的室内信号模型,从而导致定位精度不高的问题,本文提出利用深度学习方法建立深层非线性学习模型,提高室内定位精度的RFB-SDAE算法.该算法通过约简及预处理去除指纹采集中的冗余信息,经过堆叠式去噪自编码器多层网络的预训练及参数调整,获得较为精确的非线性室内无线信号的模型表示,并利用该模型实现室内的区域定位.实验结果表明,RFB-SDAE相比于堆叠式去噪编码器和单层神经网络提高了定位准确率,且比堆叠式去噪编码器使用更少的运行时间.
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