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公开(公告)号：CN112954632B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110102396.0
申请日：2021-01-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于异构迁移学习的室内定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS值建立离线指纹库作为源域数据，并随机收集一部分格点的RSS值作为共现数据中源域信息部分。然后在线上定位阶段，采集测试样本以及共现数据中目标域信息部分，并完成对共现数据的拼接。本发明的方法，以共现数据为桥梁，并加入边缘分布和条件分布对齐以及拓扑一致性约束，计算一个将源域投影到目标域的映射。最后，利用映射后的源域数据训练分类器，用于目标域的测试样本的位置计算。本发明充分利用共现数据，将源域和目标域数据联系起来，能在定位环境中传感器大量更换的情况下继续完成稳定、准确的定位，而不需要重新建立指纹库。
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公开(公告)号：CN112954632A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110102396.0
申请日：2021-01-26
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W4/33 , H04W64/00 , H04B17/318
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体是涉及一种基于异构迁移学习的室内定位方法。本发明首先通过在每个格点采集RSS值建立离线指纹库作为源域数据，并随机收集一部分格点的RSS值作为共现数据中源域信息部分。然后在线上定位阶段，采集测试样本以及共现数据中目标域信息部分，并完成对共现数据的拼接。本发明的方法，以共现数据为桥梁，并加入边缘分布和条件分布对齐以及拓扑一致性约束，计算一个将源域投影到目标域的映射。最后，利用映射后的源域数据训练分类器，用于目标域的测试样本的位置计算。本发明充分利用共现数据，将源域和目标域数据联系起来，能在定位环境中传感器大量更换的情况下继续完成稳定、准确的定位，而不需要重新建立指纹库。
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公开(公告)号：CN111885703A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010704495.1
申请日：2020-07-21
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种室内定位方法。本发明公开了基于混构域迁移学习的室内定位方法，其中混构域是指源域和目标域共享一部分特征空间，但又独有部分特征的数据域，该方法能充分利用源域和目标域中的共有AP，对目标域中缺失的AP数据进行补充，既维持了源域和目标域的特征一致性，也保证了各特征数据之间不发生混叠，有效的提高了定位样本特征数据不足情况下的定位精度，因此，本发明可以在待定位样本特征数据不足的混合域中发挥非常重要的作用。
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公开(公告)号：CN111885703B
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202010704495.1
申请日：2020-07-21
申请人： 电子科技大学
IPC分类号： H04W64/00 , H04B17/318 , G01S5/02
摘要： 本发明属于室内定位技术领域，具体涉及一种室内定位方法。本发明公开了基于混构域迁移学习的室内定位方法，其中混构域是指源域和目标域共享一部分特征空间，但又独有部分特征的数据域，该方法能充分利用源域和目标域中的共有AP，对目标域中缺失的AP数据进行补充，既维持了源域和目标域的特征一致性，也保证了各特征数据之间不发生混叠，有效的提高了定位样本特征数据不足情况下的定位精度，因此，本发明可以在待定位样本特征数据不足的混合域中发挥非常重要的作用。
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