[发明专利]一种基于自适应深度置信网络的RFID定位方法有效
| 申请号： | 201710547215.9 | 申请日： | 2017-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN107247260B | 公开（公告）日： | 2019-12-03 |
| 发明（设计）人： | 袁莉芬;戴文彬;何怡刚;张悦;杜余庆;朱国栋 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G01S11/06 | 分类号： | G01S11/06 |
| 代理公司： | 34114 合肥金安专利事务所(普通合伙企业) | 代理人： | 吴娜<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于自适应深度置信网络的RFID定位方法，包括：布局阅读器和参考标签的位置，计算参考标签到阅读器的距离；阅读器向参考标签发送电磁波信号并接收到信号强度RSSI值，构建训练样本向量矩阵；构建自适应深度置信网络，将每个参考标签的RSSI值作为输入值，距离d作为输出值；利用对比散度算法，完成网络参数的预训练；利用自适应矩估计方法对深度学习网络各层权值进行调整；阅读器向待测标签发送信号并接收RSSI值，利用深度置信网络预测出待测标签的位置。本发明利用自适应深度置信网络，构建信号强度值与距离的非线性关系，利用交叉熵代价函数，缓解了学习速率缓慢的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 深度 置信 网络 rfid 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应深度置信网络的RFID定位方法，该方法包括下列顺序的步骤：/n(1)布局阅读器和参考标签的位置，计算参考标签到阅读器的距离；/n(2)阅读器向参考标签发送电磁波信号并接收到信号强度RSSI值，构建训练样本向量矩阵；/n(3)构建自适应深度置信网络，将每个参考标签的RSSI值作为输入值，距离d作为输出值；/n(4)利用对比散度算法，完成网络参数的预训练；/n(5)利用自适应矩估计方法对深度学习网络各层权值进行调整；/n(6)阅读器向待测标签发送信号并接收RSSI值，利用深度置信网络预测出待测标签的位置；/n所述步骤(5)具体是指：/n对于每个参考标签，利用交叉熵误差函数构造各层的代价函数Lk,
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