本文選題：無線局域網(wǎng) + 半監(jiān)督流形學(xué)習(xí)��； 參考：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2014年07期

【摘要】：針對無線局域網(wǎng)室內(nèi)定位系統(tǒng)中,因參考點密集布設(shè)而帶來的數(shù)據(jù)采集、更新及定位匹配運算量增加的問題,提出了一種新的基于半監(jiān)督流形學(xué)習(xí)的降維判別嵌入定位算法。該算法利用少量已標(biāo)記數(shù)據(jù)和部分未標(biāo)記數(shù)據(jù),通過求解目標(biāo)函數(shù)最優(yōu)化,對高維接收信號進(jìn)行維數(shù)約減,保留最具判別力的定位特征,然后采用確定性定位算法找到定位特征與位置坐標(biāo)的映射關(guān)系。實驗結(jié)果表明,算法定位精度高于傳統(tǒng)的定位算法,降低了離線階段的數(shù)據(jù)采集工作量,便于后期數(shù)據(jù)庫的實時更新。
[Abstract]:A new dimensionality discriminant embedded location algorithm based on semi-supervised manifold learning is proposed to solve the problem of data acquisition, update and location matching in WLAN indoor positioning system caused by the dense placement of reference points. Using a small number of labeled data and some unlabeled data, the algorithm reduces the dimension of the high-dimensional received signal by solving the optimization of the objective function, and preserves the most discriminant localization feature. Then the mapping relationship between location features and position coordinates is found by deterministic localization algorithm. The experimental results show that the localization accuracy of the algorithm is higher than that of the traditional localization algorithm, which reduces the workload of data acquisition in the off-line stage and facilitates the real-time updating of the database in the later stage.
【作者單位】： 哈爾濱工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;齊齊哈爾大學(xué)通信與電子工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61101122) 國家高技術(shù)研究發(fā)展計劃(863計劃)(2012AA120802)資助課題
【分類號】：TN925.93

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

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7 竹博;蜂窩網(wǎng)目標(biāo)的定位跟蹤技術(shù)研究[D];解放軍信息工程大學(xué);2013年

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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2 周紅;吳煒;滕奇志;楊曉敏;李e，

本文編號：2042728