一种基于CWGAN和神经网络的指纹库定位方法

本发明提供一种基于CWGAN和神经网络的指纹库定位方法，应用于5G室内场景，包括：步骤S1、训练得到第一定位模型，包括步骤S11、获取并过滤离线指纹库，获得过滤后的离线指纹库，将滤波后的离线指纹库进行归一化，获得第一离线指纹库；步骤S12、基于CWGAN处理第一离线指纹库，生成的新的指纹构成第二离线指纹库；步骤S13、合并第一离线指纹库和第二离线指纹库，得到合并离线指纹库；步骤S14、获取CNN‑LSTM模型，完成CNN‑LSTM模型的训练，得到第一定位模型；步骤S2、采集测试点的指纹并按步骤S1进行数据处理；步骤S3、将测试点处理后的指纹输入第一定位模型，第一定位模型输出测试点的预测坐标值。本发明提供的基于CWGAN和神经网络的指纹库定位方法定位误差小，定位精度高。