技术总结
本发明公开了一种利用CSI多径及机器学习的室外指纹定位方法，接收端在小区内获取多条可分辨的多径信号，对多径信号进行数据收集和预处理获得离线多径CSI数据并进行分组与编号，在离线阶段对分组的多径CSI数据进行分层训练，使得训练标签与网络输出的均方误差最小，采用softmax回归分类器，对训练后的数据进行回归分类，建立指纹库完成离线阶段训练，当接收到来自未知位置用户的CSI信息后，CSI信号经过神经网络正向传播与回归分类器，利用KNN算法对分类器的输出进行分类，挑选概率最大的K个位置进行加权平均计算得到用户的位置。本发明有效提高室外定位的精度，省时省力，效率高，适用范围广。
技术研发人员：范建存;陈素素;罗新民;张莹
受保护的技术使用者：西安交通大学
技术研发日：2018.04.09
技术公布日：2018.10.23