基于独立成分分析与核典型相关分析的WLAN室内定位方法

发布时间：2017-08-22 01:38

  本文关键词：基于独立成分分析与核典型相关分析的WLAN室内定位方法

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【摘要】：接收信号强度(received signal strength,RSS)在WLAN室内定位环境中存在时变特性,降低了WLAN定位环境中RSS信号与位置信息之间的相关性,致使定位精度降低。针对这一问题,提出通过利用独立成分分析(independent component analysis,ICA)对RSS信号进行数据降维和去相关处理,提取独立分量;然后采用核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis,KCCA)来提取独立分量与位置信息之间的典型相关特征;最后结合传统定位算法如加权K近邻法(weighted K nearest neighbors,WKNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)算法实现定位。实验结果表明,传统定位算法WKNN、SVM算法通过运用ICA与KCCA特征提取后再进行定位其定位精度得到了提高。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;芜湖创业园留学人员博士后科研工作站;
【关键词】： 无线局域网 室内定位 接收信号强度 独立成分分析 核典型相关分析
【基金】：国家科技支撑计划资助项目(2013BAH52F01)
【分类号】：TN925.93
【正文快照】： 0引言随着普适计算技术的迅速发展,人们越来越期待理想的普适计算环境为他们提供更为便捷的服务。其中,在许多情况下对用户位置的准确估计是实现普适计算环境下众多服务的重要前提和基础。基于以上原因,对于定位技术的研究变得越来越受关注,并与普适计算技术的发展紧密地联系，

本文编号：716370