基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法
Multi-task indoor Wi-Fi fingerprinting positioning method based on LCVAE-CNN
重庆交通大学 信息科学与工程学院, 重庆 400074
摘要
室内Wi-Fi接收信号强度指示(RSSI)指纹定位广泛应用于位置服务，但面临数据采集困难、环境动态变化的RSSI测量剧烈波动等挑战，难以实现高精度定位。为解决因数据稀缺和环境动态变化导致定位精度不佳问题，本文采用双编码器结构独立处理RSSI数据和位置坐标数据，引入地理信息损失函数，构建了位置条件变分自编码器(LCVAE)模型，生成具有地理准确性的指纹数据，以此增强定位模型的性能。进一步设计了共享的卷积神经网络(CNN)模型特征提取层，整合分类与回归功能，提出一种基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法。实验结果表明，所提LCVAE-CNN方法在UJIIndoorLoc数据集的楼层分类准确率和平均定位误差(MPE)分别达到98.80%和6.79米，在Tampere数据集上分别达到97.22%和5.44米。与现有五种方法相比，楼层分类准确率最少提升1.9%，MPE最少提高19%。
基金项目
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2024NSCQ-MSX0275)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0461
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2025年第42卷 第6期
发布历史
[2025-03-10] 优先出版
引用本文
吴仕勋, 曾鑫睿, 徐凯, 等. 基于LCVAE-CNN的多任务室内Wi-Fi指纹定位方法 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0461. (Wu Shixun, Zeng Xinrui, Xu Kai, et al. Multi-task indoor Wi-Fi fingerprinting positioning method based on LCVAE-CNN [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (6). (2025-03-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2024.10.0461. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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