一种自监督深度学习的跨场景射频指纹定位方法

本发明涉及射频指纹定位技术领域，尤其涉及一种自监督深度学习的跨场景射频指纹定位方法，本方法将无标签的射频数据处理为射频图像，再利用自监督对比学习算法训练通用的无线指纹特征提取模型，最后使用少量标记的指纹特征训练在线位置估计网络，提供位置信息查询服务；本发明通过使用大量无标签射频指纹训练自编码器，使生成的射频特征表示具有高质量、强区分性和全场景普适性，可以较好的实现跨场景定位，从而提升了定位系统的定位精度、鲁棒性及环境适应能力。