基于自监督预训练模型的射频指纹定位方法

本发明涉及射频指纹定位技术和深度学习领域，尤其涉及基于自监督预训练模型的射频指纹定位方法，包括有射频图像生成，自监督预训练模型，下游定位任务；本发明在复杂动态环境下深度指纹定位任务中表现优异，通过大量无标射频数据训练特征编码器，基于动量对比学习表征信号传播特性，获取具有高质量、强区分性和全场景普适性的信号特征，这一特性显著提升了室内指纹定位系统的定位精度、鲁棒性及普适性，本发明采用自监督预训练范式学习射频指纹数据内蕴的信号特征表示，设计了灵活的动态信道字典查找机制，显著减少了构建指纹数据库的高昂代价，同时，该方法较强的鲁棒性和泛化性，无需定期更新和维护射频指纹数据库。