[发明专利]一种基于集成联邦学习的复杂环境室内指纹定位方法有效
| 申请号： | 202111519998.2 | 申请日： | 2021-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN114205905B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 赵洁;倪艺洋;孔志鹏;朱辉生;王玉玺 | 申请（专利权）人： | 江苏第二师范学院 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/021;H04W4/33;G06N20/20;G06F18/23213;G06F18/22 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 刘莎 |
| 地址： | 211222 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于集成联邦学习的复杂环境室内指纹定位方法，该方法首先根据环境的差异粗略的进行区域划分，然后各区域内部对收集到的数据进行拟合，上传拟合后模型的权重向量，然后使用集成联邦学习的方法，根据模型的相似性，根据采用的分组方法将相似的模型划分为一组，形成应对多种环境的小组，组内对模型采用联邦聚合，同时对新用户和变化的用户及时重新分组，确保组内较低的数据异构性，使用极限梯度提升算法对模型进行优化，同时注意消除模型传输快慢导致的模型优化方向的偏移影响，最终得到能够适用于复杂多变环境下的多模型指纹定位系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 联邦 学习 复杂 环境 室内 指纹 定位 方法 | ||
【主权项】：
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