【摘 要】
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本文提出了一种改进的ReliefF(IReliefF)算法,在指纹定位中用作特征加权方法。ReliefF算法是机器学习领域中一种应用广泛的特征选择方法,但将其直接应用到室外定位中进行特征
【机 构】
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清华大学电子工程系; 北京交通大学电子信息工程学院;
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本文提出了一种改进的ReliefF(IReliefF)算法,在指纹定位中用作特征加权方法。ReliefF算法是机器学习领域中一种应用广泛的特征选择方法,但将其直接应用到室外定位中进行特征加权会存在一定的问题。IRliefF算法是我们提出的改进版本,包括给定更加合理的初始值,引入距离阈值变量,并使用皮尔逊相关系数(PCC)消除冗余特征。每一个基站可以看作是一维特征,而每个移动终端可以收到来自周围基站的接收信号强度(RSS)。基站的权重依据它们对定位问题的贡献产生,因此可提供对基站质量的良好估计。IReliefF算法和距离加权K近邻(WKNN)组合为有效的特征加权指纹定位方法。借助在商用蜂窝网络中收集到三个实测数据集,对此方法的性能进行验证,并证实其相比于WKNN具有更高的定位精度。
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