【摘 要】
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针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organizing Map)的室内指纹定位算法。离线阶段,先将信道状态信息的幅值相位预处理矩阵作为原始输入数据,并调整为RGB(Red,Green,Blue)格式训练卷积自编码器,使其可深度挖掘参考点的指纹特征,采用Adam算法优化CAE算法的参数,既降低数据维度又能提升训练效率;然后采用OCAE-SOM算法训练模型,可以缩短单独训练模型的时
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372058)。
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针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organizing Map)的室内指纹定位算法。离线阶段,先将信道状态信息的幅值相位预处理矩阵作为原始输入数据,并调整为RGB(Red,Green,Blue)格式训练卷积自编码器,使其可深度挖掘参考点的指纹特征,采用Adam算法优化CAE算法的参数,既降低数据维度又能提升训练效率;然后采用OCAE-SOM算法训练模型,可以缩短单独训练模型的时
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