一种融合堆叠自编码器与残差网络的室内定位方法技术

本发明专利技术公开了一种融合堆叠自编码器与残差网络的室内定位方法，旨在解决现有技术在复杂多楼层室内环境下定位精度不高、特征提取不充分及模型优化困难的问题。本发明专利技术方法首先通过数据预处理对原始室内信号数据进行规范化；随后，采用一种改进的SAE进行特征降维和初步特征提取，该SAE集成了卷积分支以增强局部特征学习能力，并通过残差连接保留重要信息；接着，将SAE输出的低维特征送入一种改进的Resnet进行深度特征学习和位置回归，该ResNet采用一维卷积以适应信号特性，并通过自适应残差块有效缓解梯度消失问题，末端使用全局平均池化层聚合特征；最后，采用一种改进的遗传算法对ResNet的关键超参数进行智能寻优，该GA通过非均匀变异和精英保留策略提高优化效率和效果。本发明专利技术通过各模块的协同工作，能够有效处理高维RSSI数据，稳定训练深度网络，智能优化模型参数，显著提高了在复杂室内环境下的定位精度和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】

技术介绍

1、随着无线通信和物联网技术的飞速发展，室内定位技术因其在各类基于位置服务中的巨大潜力而受到广泛关注。全球定位系统（gps）在室外环境中表现良好，但在室内由于信号穿透性差、易被遮挡或反射等问题，其定位精度和可靠性大打折扣。因此，研究高精度的室内定位技术具有重要意义。

2、现有的室内定位技术多样，如基于wi-fi、蓝牙、rfid、超声波等。其中，基于wi-fi指纹的定位方法因其无需额外硬件部署、成本相对较低的优势得到了广泛研究。传统的wi-fi指纹定位方法通常采用k近邻（knn）、支持向量机（svm）等机器学习算法。然而，这些传统机器学习算法在处理复杂多变的室内环境时，难以充分提取信号中的深层复杂特征，导致定位精度有限。

3、近年来，深度学习以其强大的特征提取和非线性拟合能力，在室内定位领域展现出巨大潜力。研究者们尝试使用深度神经网络（dnn）、卷积神经网络（cnn）、循环神经网络（rnn）以及堆叠自编码器（sae）等模型来提升定位性能。尽管这些方法取得了一定的进展，但仍面临一些挑战，例如rssi信号的波动性影响、高维数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种融合堆叠自编码器与残差网络的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的具体过程如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的具体过程如下：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤3中的具体过程如下：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4中改进的遗传算法的非均匀变异策略和精英保留策略，其变异操作表示为：

【技术特征摘要】

1.一种融合堆叠自编码器与残差网络的室内定位方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤1中的具体过程如下：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2中的...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟双，赵骁，管文清，葛宸君，
申请(专利权)人：长春工业大学，
类型：发明
国别省市：