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基于核函数特征提取的室内定位算法研究

发布时间:2018-07-31 20:20
【摘要】:提出了一种基于核函数特征提取(KPCA,kernel principal component analysis)的室内定位算法。该算法在离线阶段使用核函数特征提取方法训练原始位置指纹(OLF,original location fingerprint),提取原始位置指纹的非线性特征,可以有效地利用各个接入节点(AP,access point)的接收信号强度信息;而在线阶段使用一种改进的加权k近邻(IWKNN,improved weight k-nearest neighbor)算法,自主选择近邻数进行位置估计。实验结果表明,提出的算法在平均误差和定位准确率方面优于其他的室内定位算法,并且该算法需要更少的接收信号强度(RSS,received signal strength)采集次数和AP个数。
[Abstract]:An indoor localization algorithm based on kernel feature extraction (KPA) kernel principal component analysis) is proposed. In the off-line phase, the kernel function feature extraction method is used to train the nonlinear feature of the original location fingerprint (OLF) original location fingerprint), which can effectively utilize the received signal strength information of each access point. In the online stage, an improved weighted k-nearest neighbor (IWKN) algorithm is used to estimate the position of the neighbor. Experimental results show that the proposed algorithm is superior to other indoor localization algorithms in average error and localization accuracy, and it needs less received signal intensity (signal strength) acquisition times and AP number.
【作者单位】: 吉林大学通信工程学院;东北电力大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金资助项目(No.61371092,No.61401175,No.61540022) 吉林省科技发展计划基金资助项目(No.20140204019GX) 长春市重大科技攻关计划基金资助项目(No.2014026/14KG021) 吉林大学研究生创新基金资助项目(No.2019091)~~
【分类号】:TN925.93

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