公开(公告)号：CN112712557B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202011494690.2

申请日：2020-12-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗开文 ,  俞晖

IPC: G06T7/73 ,  G06T3/40 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V20/00

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的超分辨率CIR室内指纹定位方法，包括步骤A：构建室内无线传播环境，部署RP和AP的位置，在RP处采集CSI信息；步骤B：构建指纹信息，利用MUSIC算法计算不同RP收发天线对的伪谱信息，将同一参考点在一段连续采样时间内得到的伪谱信息进行重组构建成伪谱图像，这部分信息作为指纹信息；步骤C：基于伪谱图像构建卷积神经网络的结构，包括网络的深度、激活函数和全连接层神经元个数；步骤D：将RP和待测点的指纹信息和其对应的位置坐标分别作为训练集和测试集，将训练集输入到卷积神经网络中进行训练；步骤E：将步骤D中的测试集输入到训练好的网络模型中，利用加权质心的方法计算待测点的位置坐标和定位误差。

公开(公告)号：CN112712557A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202011494690.2

申请日：2020-12-17

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 罗开文 ,  俞晖

IPC: G06T7/73 ,  G06T3/40 ,  G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的超分辨率CIR室内指纹定位方法，包括步骤A：构建室内无线传播环境，部署RP和AP的位置，在RP处采集CSI信息；步骤B：构建指纹信息，利用MUSIC算法计算不同RP收发天线对的伪谱信息，将同一参考点在一段连续采样时间内得到的伪谱信息进行重组构建成伪谱图像，这部分信息作为指纹信息；步骤C：基于伪谱图像构建卷积神经网络的结构，包括网络的深度、激活函数和全连接层神经元个数；步骤D：将RP和待测点的指纹信息和其对应的位置坐标分别作为训练集和测试集，将训练集输入到卷积神经网络中进行训练；步骤E：将步骤D中的测试集输入到训练好的网络模型中，利用加权质心的方法计算待测点的位置坐标和定位误差。