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一种基于分区可修正性的深度高斯过程回归室内定位方法

发明专利有效专利

申请号：CN202010698539.4
申请人：天津大学
申请日：2020-07-20
主分类号：G01S5/02
公开（公告）日：2020-10-30
公开/公告号：CN111856393A

委托购买

摘要：本发明公开一种基于分区可修正性的深度高斯过程回归室内定位方法，包括以下步骤：(1)离线阶段对室内物理环境进行区域划分；(2)在线阶段使用深度高斯过程回归模型找到目标位置信息；深度高斯过程回归模型包括数据归一化处理、高斯过程回归和增强学习三部分。步骤(2)中数据归一化处理(DataNormalization)，也称数据标准化(DataNormalization)；用于在数据分析之前对输入的样本数据进行预处理；数据归一化处理消除了数据量纲的限制，并将初始的样本数据转为没有单位的纯数值，便于不同单位或量级的数据之间进行比较和加权；通过增强学习使深度高斯过程回归模型从现有状态出发，不断优化策略，最终得到误差最小的位置坐标。

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