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DOI:
:2021,34(2):-
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基于深度负相关学习的室内WiFi指纹定位技术
(浙江大学)
摘要
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中文摘要: 本文提出了一种新的基于深度负相关学习的 WiFi室内定位模型。通过负相关学习约束,多个学习器能学习到不同的表征特性,从而有效降低模型的过拟合,并极大地提升其泛化能力,同时该模型将负相关学习方法应用到去噪自编码器和回归预测器上,并利用深度学习方法使其很好地适应随环境和时间变化的RSSI信号,提高了在长时间间隔内的定位性能,利用负相关学习方法使定位模型在初始时候的平均定位误差从1.57m下降为0.77m,60d平均定位误差也仅为0.89m,误差仅仅只增加0.12m,验证了负相关学习能够削弱环境变化对定位的影响。
Abstract:
keywords:
文章编号:cg200475     中图分类号:    文献标志码:
基金项目:国家自然科学基金项目(61675180)
作者单位
刘伟明 浙江大学 
Author NameAffiliation
  
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