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基于多维尺度分析的自适应室内群终端定位方法

     

摘要

室内定位是普适计算领域的热点研究问题.当前,室内定位方法主要分为基于信号传播模型的定位方法和基于无线信号指纹的定位方法.其中,基于指纹的方法由于不需要知道无线信号接入点(Access Point,AP)的位置而得到更加广泛的应用,其需要通过离线阶段采集大量数据来构建丰富的指纹库,满足这一条件需要大量的人工标定工作.对此,文中提出了一种基于指纹空间关系的定位方法,相比于传统的指纹定位方法,该方法无需建立指纹库,只需要通过获取多终端的Wi-Fi信号强度,计算所有终端的不相似度并构建不相似矩阵;通过多维尺度分析(Multidimensional Scaling,MDS)算法,构建出所有终端的位置分布图,进而通过确定其中3个以上终端的位置来定位所有的终端.采用支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)计算任意终端间的距离,并将距离矩阵作为不相似矩阵.文中在商场场景下选择了约2500m2的区域进行实验,所提方法的平均定位误差约为7m.

著录项

  • 来源
    《计算机科学》|2018年第10期|104-110|共7页
  • 作者单位

    中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心 北京100190;

    中国科学院移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 北京100049;

    中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心 北京100190;

    中国科学院移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 北京100049;

    中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心 北京100190;

    中国科学院移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 北京100049;

    长安大学信息工程学院 西安710064;

    中国科学院计算技术研究所泛在计算系统研究中心 北京100190;

    中国科学院移动计算与新型终端北京市重点实验室 北京100190;

    中国科学院大学 北京100049;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 程序设计、软件工程;
  • 关键词

    室内定位; 指纹定位方法; 多维尺度分析(MDS); 支持向量回归机(SVR);

  • 入库时间 2023-07-24 19:22:45

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