基于向量化标签生成对抗网络（VL-GAN）的指纹室内定位生成分类方法

针对室内定位中指纹数据标注困难、样本不足的问题，研究人员提出了一种新型向量化标签生成对抗网络（VL-GAN），通过Label-to-Vector算法将位置标签转化为距离向量，结合生成器-判别器-分类器三模块架构，实现了90%以上的定位精度，为GPS缺失环境下的高精度室内导航提供了新思路。

　　

在GPS信号缺失的室内环境中，如地铁站、医院等场景，基于WiFi指纹的定位技术面临两大核心挑战：一是标注数据采集需要耗费大量人力进行重复站点勘测，二是每个位置点（LP）的样本量不足且存在标注噪声。传统生成对抗网络（GAN）因无监督特性和类别不平衡问题难以直接应用。为此，来自国内的研究团队创新性地提出了向量化标签生成对抗网络（VL-GAN），通过将分类问题转化为生成式建模，显著提升了指纹数据的质量和数量。该成果发表于《Expert Systems with Applications》，为解决室内定位的"数据荒"提供了突破性方案。

研究团队采用三项关键技术：1）Label-to-Vector（LTV）算法，通过计算类间质心距离将离散标签转化为连续向量；2）三模块VL-GAN架构，包含生成器、判别器和作为分类器的标签生成器；3）集合式RSSI指纹生成（SRFG）策略，通过特征空间分集优化初始化。实验使用三个不同室内环境的基准数据集验证性能。

Proposed Work
VL-GAN的核心创新在于引入生成式分类器，其通过距离向量（-1至1区间）量化样本与各位置点的关联度。例如，某样本的向量标签可能显示对LP₁的隶属度为0.8，对LP₂为-0.3，这种表示方式能有效缓解标注噪声的影响。

Experimental Result
在UJIIndoorLoc等数据集测试中，VL-GAN生成的合成数据使定位准确率提升至90%以上。可视化结果表明，合成指纹的RSSI分布与真实数据高度吻合，且向量标签能准确反映空间拓扑关系。

Conclusion
该研究首次将生成式分类思想引入室内定位领域，其重要意义体现在三方面：1）LTV算法通过度量空间相似性实现了噪声鲁棒性；2）三玩家博弈框架同时优化了数据生成和分类性能；3）SRFG策略解决了细粒度定位的样本生成难题。这项工作为医疗导航、应急响应等需要高精度室内定位的场景提供了新的技术范式。