申请/专利权人：重庆大学

申请日：2024-01-22

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117915456A

主分类号：H04W64/00

分类号：H04W64/00;H04W4/33;H04B17/318

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明涉及一种基于深度指纹度量学习的室内定位方法及系统，属于室内定位技术领域。在该方法中，通过学习一个映射函数，将原始的来自每个WiFi接入点AP的接收信号强度RSS向量转换为特征，使得特征空间中的邻域与位置空间中的邻域一致，从而实现复杂室内环境中的精确定位。本发明提供的技术方案提高了位置空间距离和特征空间距离之间的一致性，采用本发明技术方案在复杂室内环境中进行的实验表明，本发明提供的方法优于最先进的方法，相较于KNN方法，定位精度提高了约10％，且在大多数定位场景下具有优异的实时性能。

主权项：1.一种基于深度指纹度量学习的室内定位方法，其特征在于：在该方法中，通过学习一个映射函数，将原始的来自每个WiFi接入点AP的接收信号强度RSS向量转换为特征，使得特征空间中的邻域与位置空间中的邻域一致，从而实现复杂室内环境中的精确定位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆大学 一种基于深度指纹度量学习的室内定位方法及系统

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