[发明专利]无源被动式室内定位方法及装置有效
| 申请号： | 201710951127.5 | 申请日： | 2017-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN107884744B | 公开（公告）日： | 2021-01-01 |
| 发明（设计）人： | 毛文宇;鲁华祥;王渴;龚国良;陈刚;金敏 | 申请（专利权）人： | 中国科学院半导体研究所 |
| 主分类号： | G01S5/02 | 分类号： | G01S5/02 |
| 代理公司： | 中科专利商标代理有限责任公司 11021 | 代理人： | 任岩 |
| 地址： | 100083 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种无源被动式室内定位方法，包括：将目标在非空旷室内各坐标处已采集的射频网络链路RSS值作为训练样本，以坐标编号作为样本标签；对训练样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，确定滤波后的训练样本；建立基于基尼决策树的Adaboost.M2集成学习模型，采用滤波后的训练样本和样本标签训练，确定训练后的模型；采集目标在监测区域中任意移动时的RSS值，作为测试样本，将测试样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，再输入至该训练后的模型中，确定定位结果。该方法能分辨和滤除RSS样本噪声和随机干扰，保留正常跳变数据，同时定位过程具有很强的泛化能力，总体上能提高定位准确率和稳定性。本发明还提供了一种对应的装置。 | ||
| 搜索关键词： | 无源 被动式 室内 定位 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种无源被动式室内定位方法，包括：步骤A，将非空旷的室内环境作为监测区域，将目标在监测区域中各坐标处时，已采集的所有射频网络链路RSS值作为训练样本，并以坐标编号作为样本标签；步骤B，对训练样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，确定滤波后的训练样本；步骤C，建立基于基尼决策树的Adaboost.M2集成学习模型，利用滤波后的训练样本和样本标签训练，确定训练后的集成学习模型；以及步骤D，采集目标在该监测区域中任意移动时所有射频网络链路RSS值，将其作为测试样本，将测试样本进行二维双相关分布式小波滤波处理，确定滤波后的测试样本，并将其输入到训练后的集成学习模型中，确定定位结果。
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