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基于融合特征的半监督流形约束定位方法

发布时间:2018-05-19 15:34

  本文选题:Wi-Fi + 低功耗蓝牙(BLE) ; 参考:《浙江大学学报(工学版)》2017年04期


【摘要】:针对Wi-Fi和低功耗蓝牙单模定位方法在精度、稳定性和普适性上难以满足需求以及现有定位方法须采集大量标定数据这些问题,设计实现了将Wi-Fi和低功耗蓝牙信号进行融合的半监督定位方法,有效利用了Wi-Fi和低功耗蓝牙信号的定位优势,采用半监督流形约束来引入非标定数据进行模型训练.实验表明,与单一特征相比,提出的融合特征在提升了鲁棒性的同时,定位精度提高了20%以上;采用引入的半监督流形约束定位方法,能够使标定训练数据减少90%.
[Abstract]:Aiming at the problem that Wi-Fi and low-power Bluetooth single mode positioning methods are difficult to meet the requirements in accuracy, stability and universality, and the existing positioning methods need to collect a large number of calibration data. A semi-supervised localization method which combines Wi-Fi and low-power Bluetooth signals is designed and implemented. The advantages of Wi-Fi and low-power Bluetooth signals are effectively utilized. Semi-supervised manifold constraints are used to introduce uncalibrated data for model training. Experiments show that compared with single feature, the proposed fusion feature can improve the robustness and the positioning accuracy by more than 20%, and the proposed semi-supervised manifold constrained localization method can reduce the calibration training data by 90%.
【作者单位】: 湘潭大学信息工程学院;中国科学院计算技术研究所;北京市移动计算与新型终端重点实验室;中国科学院大学;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61572004,61472399,61572471,61502456) 中国科学院科研装备研制项目(YZ201527) 教育部-中国移动科研基金资助项目(MCM20150401) 国家重点研发计划资助项目(2016YFB1001401) 广东省科技计划资助项目(2015B010105001)
【分类号】:TN92

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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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:1910653

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