基于改进MMoE的联合活动识别与室内定位算法

来源：电子测量技术杂志2026年第7期北京时间：

作者：康晓非，郭含玉，井溢洋

单位：西安科技大学通信与信息工程学院 西安 710600

摘要：随着多任务学习在非接触式WiFi感知中的广泛应用，如何同时提升联合活动识别与室内定位任务的准确率并保持任务间的平衡成为关键挑战。为此，本文提出了一种改进MMoE方法来实现联合活动识别与室内定位任务。该方法设计统一共享特征提取层用于提升输入特征的表达能力；通过融合XceptionTime与ResNet构建多样化专家，前者适应于提取高频动态特征以提升活动识别准确率，后者则适合建模低频静态特征以提升定位精度；并引入双门控机制与正则化约束，在提升整体性能的同时有效平衡了两个任务的差异性。实验结果表明，所提方法在活动识别与室内定位两项任务上均优于现有代表性模型，展现出更高的准确性与稳定性。

关键词：WiFi感知;信道状态信息;联合活动识别和室内定位;多门混合专家（MMoE）

基金资助：国家自然科学基金（62471384）项目资助