[发明专利]一种信道状态信息图像去噪方法及室内定位模型

权利要求书

1.一种室内定位模型，其特征在于：包括：

去噪自编码器，用于得到去噪后的信道状态信息图像；

定位网络，用于根据去噪后的信道状态信息图像进行室内定位；

其中，所述去噪自编码器依次包括：

一伯努利采样模块，用于将输入信道状态信息图像进行伯努利采样，得到图像对；

多个编码块，用于将图像对编码成隐层表示；

多个解码块，用于将隐层表示解码得到去噪后的图像；

其中，所述定位网络依次包括卷积层、第一个长范围随机短路连接块、第二个长范围随机短路连接块、第三个长范围随机短路连接块、膨胀卷积层、第四个长范围随机短路连接块和全连接层；所述第一个长范围随机短路连接块、第二个长范围随机短路连接块、第三个长范围随机短路连接块和第四个长范围随机短路连接块均包括随机恒等映射块和随机卷积映射块；

所述第一个长范围随机短路连接块由一个随机卷积映射块、两个随机恒等映射块和一个长范围拼接操作组成；所述第二个长范围随机短路连接块由一个随机卷积映射块、三个随机恒等映射块和一个长范围拼接操作组成；所述第三个长范围随机短路连接块由一个随机卷积映射块、五个随机恒等映射块和一个长范围拼接操作组成；所述第四个长范围随机短路连接块由一个随机卷积映射块、两个随机恒等映射块以及一个长范围拼接操作组成。

2.根据权利要求1所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述随机恒等映射块和随机卷积映射块均由三个卷积层以及一个短路连接组成；

所述随机恒等映射块表示为：

所述随机卷积映射块表示为：

其中，和分别表示输入和输出，w_b表示隐藏层的卷积核，w_s表示长范围拼接操作中的卷积核，B表示伯努利矩阵，表示需要去学习的残差映射。

3.根据权利要求1所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述的图像对表示为其中：

其中，⊙表示逐元素相乘，b_m表示一个伯努利矩阵，每一个元素以概率p设为0，n表示输入的信道状态信息图像。

4.根据权利要求1所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述编码块包括：由一个部分卷积层和一个最大池化层组成的第一个编码块、由一个部分卷积层和一个最大池化层组成的第二编码块和由一个部分卷积层组成的第三编码块。

5.根据权利要求1所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述解码块包括：由一个卷积层、一个上采样层、一个卷积层以及两个拼接操作组成的第一个解码块、由一个上采样层、一个卷积层以及两个拼接操作组成的第二解码块和由三个卷积层以及两个拼接操作组成的第三解码块。

6.根据权利要求1所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述去噪自编码器为采用均方差损失函数训练得到的去噪自编码器；

其中，M表示M对图像，表示需要去学习的去噪自编码器，b_m表示一个伯努利矩阵，其中每一个元素以概率p设为0，和表示经过伯努利采样后得到的图像。

7.根据权利要求6所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述的去噪自编码器，用于得到去噪后的信道状态信息图像，具体包括：

采集信道状态信息数据，并将信道状态信息数据转化成RGB图像；

将RGB图像输入至去噪自编码器，得到去噪后的图像。

8.根据权利要求7所述的一种室内定位模型，其特征在于：所述的采集信道状态信息数据，具体包括：

通过使用TP-Link路由器和Intel 5300网卡作为发送和接收装置，采集信道状态信息数据。