【摘 要】
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传统基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的室内定位方法易受环境影响且精确度低、稳定性差。为解决这一问题,提出基于受限玻尔兹曼机(restrict
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61662070、61363059),甘肃省科技重点研发基金项目(1604FKCA097、17YF1GA015),甘肃省科技创新基金项目(17CX2JA037、17CX2JA039).
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传统基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的室内定位方法易受环境影响且精确度低、稳定性差。为解决这一问题,提出基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的CSI(channel state information)指纹室内定位方法。在离线阶段时,设计使用RBM来训练校准相应的CSI数据,建立特征指纹库;在线阶段时,利用朴素贝叶斯分类器对数据进行处理并与指纹库匹配,得到定位结果。实验结果表明,基于R
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