基于LSTM的室内定位系统设计与实现

作     者：陈禹 渠吉庆 唐文静 张瑛 孙科学 Chen Yu;Qu Jiqing;Tang Wenjing;Zhang Ying;Sun Kexue

作者机构：南京邮电大学电子与光学工程学院微电子学院南京210023 射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室南京210023 

出 版 物：《电子测量技术》 (Electronic Measurement Technology)

年 卷 期：2021年第44卷第19期

页      面：161-166页

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：江苏省研究生科研创新计划(KYCX20_0803) 江苏省大学生创新训练计划(SYB2021017) 南京邮电大学国自孵化项目(NY220013)资助 

主　　题：室内定位 蓝牙低功耗技术 接收信号强度指示 长短时记忆网络 

摘      要：针对基于蓝牙低功耗技术(BLE)的室内定位系统使用多层感知机(MLP)等机器学习算法作为定位算法,导致定位结果精度不足的问题。提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)的室内定位方法,利用定位过程中的时域信息以提高定位精度。首先通过采集接收信号强度指示(RSSI)构建指纹数据库,然后依靠RSSI和二维坐标的映射关系进行网络模型训练获得权重系数。最后,使用训练好的网络模型构建室内定位系统。测试结果表明,本系统使用的定位方法平均误差为1.41 m,与MLP和RNN算法相比分别提高了49%和16%,定位精度明显提升,能满足室内定位的需求。