基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法

发布时间：2018-08-25 11:03

【摘要】：针对传统无线局域网(WLAN)室内定位系统中因参考点密集分布及逐点信号采集所带来的位置指纹数据库构建工作量繁重的问题,该文提出一种基于混合半监督流形学习和3次样条插值的数据库构建方法。该方法利用少量标记数据和大量未标记数据求解定位目标函数的最优解,同时根据高维信号强度空间与低维物理位置空间的映射关系,实现对未标记数据的位置标定。大量实验结果表明,该方法能够在保证较高定位精度的同时,显著降低位置指纹数据库的构建开销。
[Abstract]:In the traditional (WLAN) indoor positioning system of wireless local area network (WLAN), the heavy workload of constructing the location fingerprint database caused by the dense distribution of reference points and the collection of point-by-point signals is discussed. In this paper, a database construction method based on hybrid semi-supervised manifold learning and cubic spline interpolation is proposed. In this method, a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data are used to solve the optimal solution of the localization objective function. According to the mapping relationship between the high-dimensional signal intensity space and the low-dimensional physical position space, the location calibration of the unlabeled data is realized. A large number of experimental results show that this method can significantly reduce the construction cost of location fingerprint database while ensuring high location accuracy.
【作者单位】： 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室;天津师范大学天津市无线移动通信与无线电能传输重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(61301126) 长江学者和创新团队发展计划(IRT1299) 重庆市科委重点实验室专项经费 重庆邮电大学青年科学研究项目(A2013-31)~~
【分类号】：TN925.93

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2202683