【摘 要】
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在无线网络通信中,无线信道的指纹常用来检测无线信号的位置。然而将无线信道指纹用于与位置相关的特定应用问题时,会产生分差错误率升高的现象。为此,结合深度信念网络（DBN）提
【机 构】
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西安交通大学电子与信息工程学院,西安工程大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61472316）, 中央高校基本科研业务费专项资金（XKJC2014008）, 陕西省重大基础研究计划项目（2016ZDJC-05）
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在无线网络通信中,无线信道的指纹常用来检测无线信号的位置。然而将无线信道指纹用于与位置相关的特定应用问题时,会产生分差错误率升高的现象。为此,结合深度信念网络（DBN）提出一种二分位置查找方法。从训练数据集中提取与位置相关的特征信息,并根据提取的特征查找未知数据在一维时空中的相对位置。实验结果表明,与传统信道特征提取和层次分类方法相比,该方法可自动提取特征信息,且场景识别误差限降低到10 m,信道场景识别平均误差下降到2.3 m。
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