【摘 要】
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目前室内定位技术受到了越来越多的关注,基于室内定位技术的服务已经广泛应用于各个领域,但是由于环境复杂性导致现有室内定位技术难以得到精确的位置估计。为解决上述问题,本文开展基于多模态学习的Wi-Fi信号室内定位技术研究,充分利用Wi-Fi信号各模态之间的互补性,提高定位精度。本文主要工作包括:（1）研究基于多模态学习的Wi-Fi信号室内定位相关理论和方法。首先介绍了Wi-Fi信号的各种模态测量值,然
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目前室内定位技术受到了越来越多的关注,基于室内定位技术的服务已经广泛应用于各个领域,但是由于环境复杂性导致现有室内定位技术难以得到精确的位置估计。为解决上述问题,本文开展基于多模态学习的Wi-Fi信号室内定位技术研究,充分利用Wi-Fi信号各模态之间的互补性,提高定位精度。本文主要工作包括:（1）研究基于多模态学习的Wi-Fi信号室内定位相关理论和方法。首先介绍了Wi-Fi信号的各种模态测量值,然后具体描述了多模态学习理论,最后介绍了指纹定位算法模型,为论文研究内容打下坚实的理论基础。（2）提出了基于局部保持映射（LPP）的信道状态信息（CSI）幅度模态和相位模态的定位算法。首先对CSI相位模态进行线性补偿预处理,然后利用LPP算法对幅度和相位模态进行特征提取,最后利用支持向量机（SVM）进行分类学习,得到室内人员位置分类模型。实验表明,该算法用于室内定位的最佳定位精度较高,优于经典的室内指纹定位算法。（3）提出了基于Stacking回归的CSI幅度模态,相位模态和接收信号强度指示（RSSI）模态的定位算法。首先对CSI相位模型进行线性补偿预处理,构建CSI幅度,相位和RSSI训练数据指纹,用Stacking回归模型分别对目标位置进行回归学习。Stacking回归模型的第一层采用SVR高斯核与多项式核模型、Ridge模型、Lasso模型和Elastic-Net模型作为基础回归器,第二层采用SVR高斯核模型作为融合回归器。Stacking模型通过聚合多个回归器,能够获得更好的离线学习性能。实验结果表明,所提算法的定位精度优于经典的室内指纹定位算法。
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