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随着城市智能化的发展, 基于WiFi接收信号强度(RSS)的指纹室内定位服务受到社会的广泛关注。深度学习技术是利用RSS信号获得高室内定位性能的一种重要手段, 但其易遭受对抗样本攻击, 给定位系统带来严重安全隐患。为此, 提出了一种抵御对抗样本攻击的基于深度学习的RSS指纹室内定位方法(AdvILoc)。该方法基于图像识别领域对抗样本防御方法的研究和分析, 结合室内RSS指纹数据特征单一且高维的特点, 通过在RSS指纹室内定位深度学习模型中添加池化层、全连接层, 以及满足差分隐私的噪声层来抵御对抗样本攻击, 解决了基于深度学习的室内定位模型易过拟合且泛化能力不高的问题。通过添加Dropout层, 以及设计模型参数正则化方法, 提高模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性。在2个真实RSS指纹室内定位数据集上的实验结果表明:与已有基于多层感知机(MLP)、卷积神经网络(CNN)的RSS指纹室内定位方法相比, 所提方法在保证时间开销和基本不影响定位模型性能的情况下, 提高了模型抵御对抗样本攻击的鲁棒性;在满足l 2范式规范的C&W攻击下, 随着攻击大小不断增大, 模型的定位准确率下降也更平稳。 相似文献
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113.
精密单点定位(PPP)时间比对数据会受到观测噪声的影响,因此对时间比对数据进行消噪是一项重要工作。提出一种基于经验模分解(EMD)的PPP时间比对数据消噪方法,并将该方法与Vondrak滤波方法的消噪效果进行对比。结果表明,两种方法的消噪效果相当,均能有效滤除PPP时间比对数据中的随机噪声,明显改善时间比对的稳定度。 相似文献
114.
115.
116.
卡尔曼滤波的极坐标算法及应用 总被引:3,自引:1,他引:3
介绍了极坐标下卡尔曼滤波算法,给出模型的推导过程及卡尔曼滤波的标量计算式,并给出了空舰攻击中目标速度的计算方法.实践证明该算法是一个收敛快、精度较高的算法. 相似文献
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118.
119.
主动Lamb波监测技术中的传感元件优化布置研究 总被引:4,自引:0,他引:4
研究了应用主动Lamb波对复合材料结构试件进行损伤检测时的压电元件的布置优化问题.首先,通过实验选取了不同中心频率的激励信号对结构板进行激励,根据Lamb波响应信号的分析结果对各个压电元件之间的距离进行优化;其次,通过计算S0模式Lamb波的群速度获得边界反射的到达时间,将计算得到的边界反射信号的发生时刻与实际情况进行对比,结果吻合一致,据此可对压电元件进行抑制边界反射影响的优化布置.将压电元件的优化布置应用在具体的损伤检测实验中,实现了复合材料上的一维结构脱层损伤定位. 相似文献
120.