【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线信号处理、距离及位置计算领域，特别涉及一种基于无线信号特征学习补偿的距离计算方法、系统及设备。
技术介绍
1、人们对于人与设备、人与信息、人与地点之间的相对距离判断需求日益增多，并且对于距离计算的需求已不再局限于户外，尤其是在室内场景中，例如机场、大型购物广场内、会议中心等，需要根据人与店铺、人与人之间的距离关系来判断其距离或者接触关系，从而决定是否需要推送适当的信息内容。在室内或建筑物环境中，gps不能适用，基于室内无线信号场的距离计算方案成为主要方案之一。
2、对于距离计算的一个有效方向是基于wifi或者蓝牙等无线信号进行感知计算，但其难点在于环境无线信号场的波动会影响距离计算的精度。现有的距离算法大多均以信源稳定为距离计算假设前提，很少考虑信源的突发变化，而室内无线距离计算中最大的难点就是无线信号场的意外波动会直接影响距离计算精度，因为在室内距离计算系统当中，信号场基于室内既有的无线设备(信源)建立的，一旦发生信源的损耗、故障或断电等状况，对于整体环境而言，意味着信号场发生变化。而当异常信源比率达到7...
【技术保护点】
1.基于无线信号特征补偿学习的距离计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2及S5中的预处理包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4中，所述映射函数为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S4中，所述映射函数采用单隐层网络函数，在映射函数训练中，引入非标定数据进行训练:
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于目标函数求偏导等于0的方式，得到映射函数的输出权值矩阵β
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【技术特征摘要】
1.基于无线信号特征补偿学习的距离计算方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s1进一步包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s2及s5中的预处理包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4中，所述映射函数为：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述s4中，所述映射函数采用单隐层网络函数，在映射函数训练中，引入非标定数据进行训练:
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于目标函数求偏导等于0的方式，得到映射函数的输出权值矩阵β。
【专利技术属性】
技术研发人员：刘军发，刘大为，李晓明，刘宗伟，
申请(专利权)人：临沂中科慧瞳科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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