基于多源无监督域适应的动态环境鲁棒室内定位方法

本发明公开了基于多源无监督域适应的动态环境鲁棒室内定位方法，涉及无线通信和室内定位技术领域。本发明方法首先对采集的信道状态信息进行预处理，构建指纹图像；然后利用多源无监督域适应框架，通过双阶段对齐策略(特征分布对齐和回归器输出对齐)整合来自多时间尺度的历史数据知识，学习域不变特征，减少对目标域有标签数据的依赖；采用集成了多尺度卷积、多尺度通道注意力机制和注意力特征融合的特征学习骨干网络提取对环境变化具有鲁棒性的特征。本发明能够在动态室内环境下实现高精度和高鲁棒性的定位，有效克服分布漂移导致传统方法失效的缺陷。