| 专利号 | 201910365793X | 申请日 | 2019-05-05 | 专利名称 | 基于深度集成学习的WiFi室内定位方法 |
| 授权日 | 2020-09-22 | 专利权人 | 山东科技大学 | 发明人 | 崔玮;孙国胜;王海霞;卢晓;盛春阳;张治国;李玉霞 |
| 主分类号 | H04W4/021 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提供了基于深度集成学习的智能手机WiFi室内定位方法，属于室内定位技术，涉及无线通信技术以及机器学习、深度学习和集成学习领域，现有技术是通过采用接收信号强度作为位置指纹特征来区分不同的位置，由于接收信号强度容易受到室内环境动态的影响，存在各种噪声，导致定位精度严重下降。本发明将卷积神经网络每一层所提取出来的特征都分别训练了随机森林模型，最后再将每个随机森林模型的输出结果进行取平均值集成。如此一来，最终的结果不仅基于深层次的特征，还综合了各个层次的特征，更加具有全面性，最终的结果也更加的稳定。经过实验验证后，使用该方法可以显著提高室内定位的精度。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
