基于SRGAN-DAE的室内定位指纹生成

来源：电子测量技术杂志2025年第3期北京时间：

作者：吕博，周蓉，张甜愉，浦梦杨

单位：华北电力大学控制与计算机工程学院 北京 102206

摘要：基于WiFi指纹数据库的室内定位技术因其高精度和易于部署的特点而备受关注，而离线指纹数据库的质量则是决定定位精度的关键因素。针对离线指纹数据库采集成本高的问题，提出了一种基于降噪自编码器超分辨率生成对抗网络的降噪指纹数据库增强模型（FASRGAN-DAE）。该方法通过增强稀疏指纹数据库，提高定位精度。具体而言，首先将指纹数据映射为相应的指纹图像；接着，生成器网络在删除批量归一化层（BN层）的基础上改进感知损失函数，生成高分辨率指纹图像，并通过降噪自编码器的隐藏层和输出层，以提高生成图像的质量，同时在判别器网络中，删除BN层并采用卷积层的输出作为输入图像的真实性评分，利用均方差损失函数优化判别器网络，以增强对真实和生成图像的区分能力；最终，通过映射模块将指纹图像还原为指纹数据，实现指纹数据库的增强。通过在真实地下停车场环境中进行定位实验，与原始指纹数据库相比，FASRGAN-DAE增强数据后将平均定位误差降低了5.69%。

关键词：室内定位;超分辨率生成对抗网络;降噪自编码器;指纹数据库;数据增强

基金资助：国家自然科学基金（62301220）项目资助