计算机应用

作者：丁建立, 穆涛, 王怀超

单位：中国民航大学 计算机科学与技术学院, 天津 300300

关键词：谱回归核判别分析,室内定位算法,接收信号强度,位置指纹,非线性特征提取

基金：民航科技重大专项（MHRD20150107，MHRD20160109）；中央高校基本业务费专项资金资助项目（3122014C017）。

针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用SRKDA算法提取原始位置指纹（OLF）的非线性特征生成新的特征指纹库；在线阶段，先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理，进而使用加权K最近邻（WKNN）算法进行位置估计。定位仿真实验中，在两个不同的定位场景中，所提算法在1.5 m定位精度下的误差累积分布函数（CDF）和定位准确率分别达到91.2%和88.25%，相对于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分别提高了16.7个百分点和18.64个百分点，相对于KDA+WKNN模型分别提高了3.5个百分点和9.07个百分点；在大量离线样本（大于1100条）的情况下，该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明，所提算法能够提高室内定位精度，同时节省了数据处理时间，提高了定位效率。

来源：2019年第1期

《计算机应用》期刊编辑部

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