基于稀疏指紋采集和改進WKNN的定位算法
關鍵詞：室內指紋定位 高斯過程回歸 超參數 共棲生物搜索 卡方距離
摘要：為解決位置指紋定位算法中指紋采集工作量大、定位精度低的問題,提出一種基于稀疏指紋采集和改進加權K最近鄰(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏選定參考點并采集來自各接入點(access point,AP)的接收信號強度(received signal strength,RSS),根據容錯四分位法對采集的RSS進行異常值預處理;利用經過預處理的指紋數據訓練高斯過程回歸(Gaussian process regression,GPR)模型,通過共棲生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)求取模型最優超參數以提高模型的泛化能力,進而預測定位區域內非參考點的RSS;由有限參考點數據通過SOS-GPR模型的訓練與預測生成密集位置指紋庫,結合由卡方距離和AP加權改進的WKNN算法完成仿真驗證。實驗結果表明,在保證定位精度的前提下,稀疏指紋采集法較傳統全采集法減少50%的采集工作量;與原WKNN算法和M-KWNN算法相比,提出的WKNN算法有效提高了定位精度。
重慶郵電大學學報·自然科學版雜志要求:
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