智能手机室内背景声感知与定位

• 作者: 宋浠瑜 昂晨 熊璐琦 王玫 罗丽燕
• 来源期刊: 无线电工程
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 智能手机 背景声 BBF神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 专题: 室内外无缝定位技术
• 页码范围: 650-654
• 页数: 5页
• 分类号: TN915.04
• 字数: 3082字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3106.2018.08.07

摘要

利用感知的背景声进行定位是室内定位的一种新型解决方案.拟在无需其他基础设施的条件下,利用智能手机麦克风被动感知室内背景声,实现房间级的定位.采用有监督的学习方式,对房间背景声进行功率第五百分位特征提取,并以此为训练集样本.分别使用k最近邻(KNN)、BP神经网络以及径向基神经网络(BBF)训练算法训练出房间背景声定位模型.以房间识别率与定位耗时为指标,通过线下训练、 线上测试的方式对所提方案进行可靠性与有效性的验证.实验结果表明,BBF神经网络房间识别率在75％以上且运行时间较短.