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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本申请提供了一种基于个性化联邦学习的零镜头室内定位方法及系统，涉及WiFi定位和联邦学习领域，方法包括：初始化联邦学习训练环境，生成初始全局模型；获取本地CSI数据并进行预处理；通过预处理后的本地CSI数据，构建指纹库；根据指纹库，结合初始全局模型，进行个性化联邦学习训练，得到训练后的全局模型；获取待检测的CSI数据并输入至训练后的全局模型，输出室内定位结果并进行可视化显示。本申请的技术方案不仅可以保护用户的隐私，还能提高定位系统的鲁棒性和适应性，使之能够应对室内环境变化所带来的挑战。
主权项：1.一种基于个性化联邦学习的零镜头室内定位方法，其特征在于，方法包括以下步骤：S1：初始化联邦学习训练环境，生成初始全局模型；S2：获取本地CSI数据并进行预处理；S3：根据预处理后的本地CSI数据，构建指纹库；S4：根据指纹库，结合初始全局模型，进行个性化联邦学习训练，得到训练后的全局模型；S5：获取待检测的CSI数据并输入至训练后的全局模型，输出室内定位结果并进行可视化显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于个性化联邦学习的零镜头室内定位方法及系统
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