基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法
基本信息
| 申请号 | CN201710750288.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN107396322A | 公开（公告）日 | 2017-11-24 |
| 申请公布号 | CN107396322A | 申请公布日 | 2017-11-24 |
| 分类号 | H04W4/04(2009.01)I;H04W64/00(2009.01)I;G01C21/20(2006.01)I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 柏思琪;万群;颜铭江;张毅 | 申请（专利权）人 | 南通星睿普联科技有限公司 |
| 代理机构 | 成都点睛专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 电子科技大学 |
| 地址 | 226010 江苏省南通市开发区广州路42号516室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及室内定位方法，尤其涉及一种基于路径匹配与编码译码循环神经网络的室内定位方法。本发明包括训练阶段和测试阶段。训练阶段在待定位区域中设计行走路径，并采集移动设备在各路径上行走时来自AP的信号接收强度动态时间序列；对RSS时间序列进行预处理；通过插值得到对应的位置时间序列；建立编码译码循环神经网络模型，用长短时记忆作为模型的基本组件，定位服务器利用预处理后的RSS时间序列及对应的位置时间序列对循环神经网络模型进行训练。测试阶段获取在线RSS数据，得到RSS时间序列；对RSS时间序列进行预处理，把预处理后的RSS时间序列作为已训练好的深度学习模型的输入，得到的输出序列作为对移动设备的路径位置估计。 |
