典型文献
CAEFi:基于卷积自编码器降维的信道状态信息指纹室内定位方法
文献摘要：
针对提高Wi-Fi指纹室内定位技术性能,该文首先提出一种基于卷积神经网络(CNN)的信道状态信息(CSI)指纹室内定位方法.该方法在离线阶段联合CSI幅度差和相位差信息对CNN模型进行训练.在廊厅和实验室两种不同室内定位场景进行了定位实验,分别获得了25 cm和48 cm的平均定位误差;然后,在此基础上重点针对提高基于CNN的CSI室内定位时效性,引入卷积自编码器(CAE)实现CSI的降维处理,在保证原始定位方法精度的前提下,定位时间提高了40％,同时将内存消耗降低到原算法的1/15,实验结果验证了所提算法的有效性.
文献关键词：
室内指纹定位;信道状态信息;卷积神经网络;卷积自编码器
中图分类号：
作者姓名：
王旭东;刘帅;吴楠
作者机构：
大连海事大学信息科学技术学院 大连 116000
文献出处：
引用格式：
[1]王旭东;刘帅;吴楠-.CAEFi:基于卷积自编码器降维的信道状态信息指纹室内定位方法)[J].电子与信息学报,2022(08):2757-2766
A类：
CAEFi,室内指纹定位
B类：
卷积自编码器,信道状态信息,定位方法,Wi,室内定位技术,技术性能,CSI,离线阶段,幅度差,相位差,同室,位场,定位实验,平均定位误差,降维处理,始定,定位时间
AB值：
0.201862
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