基于深度回归模型与KL-Huber混合损失函数的自适应室内定位方法及系统

本发明公开了一种基于深度回归模型与KL‑Huber混合损失函数的自适应室内定位方法及系统，该方法包括步骤：数据采集与预处理，采集目标室内环境中的CSI数据，并对采集到的CSI数据进行预处理；构建RKnet定位模型及其RKLoss损失函数；所述RKnet定位模型根据预处理后的CSI数据对定位目标位置进行预测；所述RKLoss损失函数结合KL散度与Huber损失，通过正负样本挖掘机制优化RKnet定位模型；模型训练，利用预处理后的CSI数据训练所述RKnet定位模型，并通过最小化所述RKLoss调整RKnet定位模型参数；然后基于训练后的所述RKnet定位模型对实时的CSI数据进行定位预测。