基于正态检验的室内定位算法

发布时间：2018-11-11 20:41

【摘要】：目前已有的位置指纹室内定位算法大多都是建立在原始指纹库的基础之上,指纹库的建立精度会直接影响到最终的定位精度。为此,通过对指纹数据的研究,提出一种基于正态检验的室内定位算法。训练阶段,首先对每个指纹点接收到的信号RSSI样本进行正态假设检验,若接受假设则选用正态分布函数对其总体进行概率密度估计,否则选用核函数对其总体进行概率密度估计,最后取大概率信号的均值建立高精度的指纹数据库。在线定位阶段,使用K加权邻近算法(WKNN)估算位置,实验结果表明提出的算法定位精度较均值模型法以及正态模型法都提高了15%以上。
[Abstract]:At present, most of the existing indoor location algorithms are based on the original fingerprint database, and the establishment accuracy of the fingerprint database will directly affect the final location accuracy. Based on the study of fingerprint data, an indoor localization algorithm based on normality test is proposed. In the training stage, the RSSI samples received from each fingerprint point are tested for normal hypothesis, and the normal distribution function is used to estimate the probability density of the whole population, if the assumption is accepted, the normal distribution function is used to estimate the probability density of the whole population. Otherwise, the kernel function is used to estimate the probability density of the whole population. Finally, the high precision fingerprint database is established by taking the mean value of the large probability signal. In the online location stage, the location is estimated by using K-weighted neighbor algorithm (WKNN). The experimental results show that the accuracy of the proposed algorithm is more than 15% higher than that of the mean model method and the normal model method.
【作者单位】： 南京信息工程大学电子与信息工程学院;
【基金】：江苏省第十一批“六大人才高峰”高层次人才项目 江苏省自然科学基金(BK20161536) 江苏高校优势学科Ⅱ期建设工程资助项目
【分类号】：O21;TN92

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1 本报记者 马静t，

本文编号：2326079