基于半监督流形学习的WLAN室内定位算法

发布时间：2018-06-20 03:27

  本文选题：无线局域网 + 半监督流形学习　； 参考：《系统工程与电子技术》2014年07期

【摘要】：针对无线局域网室内定位系统中,因参考点密集布设而带来的数据采集、更新及定位匹配运算量增加的问题,提出了一种新的基于半监督流形学习的降维判别嵌入定位算法。该算法利用少量已标记数据和部分未标记数据,通过求解目标函数最优化,对高维接收信号进行维数约减,保留最具判别力的定位特征,然后采用确定性定位算法找到定位特征与位置坐标的映射关系。实验结果表明,算法定位精度高于传统的定位算法,降低了离线阶段的数据采集工作量,便于后期数据库的实时更新。
[Abstract]:A new dimensionality discriminant embedded location algorithm based on semi-supervised manifold learning is proposed to solve the problem of data acquisition, update and location matching in WLAN indoor positioning system caused by the dense placement of reference points. Using a small number of labeled data and some unlabeled data, the algorithm reduces the dimension of the high-dimensional received signal by solving the optimization of the objective function, and preserves the most discriminant localization feature. Then the mapping relationship between location features and position coordinates is found by deterministic localization algorithm. The experimental results show that the localization accuracy of the algorithm is higher than that of the traditional localization algorithm, which reduces the workload of data acquisition in the off-line stage and facilitates the real-time updating of the database in the later stage.
【作者单位】： 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院;齐齐哈尔大学通信与电子工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61101122) 国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA120802)资助课题
【分类号】：TN925.93

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2042728