本文關鍵詞：基于獨立成分分析與核典型相關分析的WLAN室內定位方法

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【摘要】：接收信號強度(received signal strength,RSS)在WLAN室內定位環(huán)境中存在時變特性,降低了WLAN定位環(huán)境中RSS信號與位置信息之間的相關性,致使定位精度降低。針對這一問題,提出通過利用獨立成分分析(independent component analysis,ICA)對RSS信號進行數(shù)據(jù)降維和去相關處理,提取獨立分量;然后采用核典型相關分析(kernel canonical correlation analysis,KCCA)來提取獨立分量與位置信息之間的典型相關特征;最后結合傳統(tǒng)定位算法如加權K近鄰法(weighted K nearest neighbors,WKNN)、支持向量機(support vector machine,SVM)算法實現(xiàn)定位。實驗結果表明,傳統(tǒng)定位算法WKNN、SVM算法通過運用ICA與KCCA特征提取后再進行定位其定位精度得到了提高。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院;蕪湖創(chuàng)業(yè)園留學人員博士后科研工作站;
【關鍵詞】： 無線局域網(wǎng) 室內定位 接收信號強度 獨立成分分析 核典型相關分析
【基金】：國家科技支撐計劃資助項目(2013BAH52F01)
【分類號】：TN925.93
【正文快照】： 0引言隨著普適計算技術的迅速發(fā)展,人們越來越期待理想的普適計算環(huán)境為他們提供更為便捷的服務。其中,在許多情況下對用戶位置的準確估計是實現(xiàn)普適計算環(huán)境下眾多服務的重要前提和基礎。基于以上原因,對于定位技術的研究變得越來越受關注,并與普適計算技術的發(fā)展緊密地聯(lián)系，

本文編號：716370