一种基于深度学习的RFID标签定位误差校正方法

本发明提供了一种基于深度学习的RFI D标签定位误差校正方法，包括以下步骤：步骤一、在目标区域部署多模态感知网络，同步采集RFI D标签的无线电波信号与环境辅助数据，构建时空多维特征数据集；步骤二、构建由时空Transformer网络与生成对抗网络组成的联合架构混合模型。本发明通过多模态感知网络融合RFI D信号与环境辅助数据构建时空多维特征数据集，结合模型无关元学习算法动态生成适应参数以快速响应环境变化，并利用时空Transformer与生成对抗网络联合架构捕捉多径信号相关性、优化特征表达，有效解决了单一信号特征缺失、模型参数无法动态适应环境及传统网络抗干扰鲁棒性不足的问题，显著提升了复杂环境下RFI D标签定位的有效性、实时性与精度。