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公开(公告)号：CN113179481A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110321510.9
申请日：2021-03-25
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种结合稠密连接网络的CSI矫正定位方法，包括采用孤立森林剔除异常的CSI，构造了一种包含时间、频率和天线对信息的CSI幅值指纹形式，训练改进的CSI定位稠密连接卷积网络以建立CSI与空间位置的对应关系，并使用广义延拓插值法构建了插值指纹库，使用基于神经网络的概率加权位置估计，并采用插值指纹库和结合巴氏系数的改进KNN矫正定位方法，针对最大概率较低的预测结果进行位置矫正。本发明充分利用CSI含有的信息；全面挖掘CSI的潜在特征，让训练过程更加高效；结合巴氏系数的改进KNN矫正定位算法，有效降低了基于神经网络的概率加权定位算法的定位误差，提高了定位系统的稳定性。
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