【摘 要】
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在现有基于信道状态信息的室内无源定位方法中,取样点的选取对指纹库的特征匹配准确率以及定位精度具有较大影响.根据WiFi信号的传输特性和信道的衰落特征,提出一种30°
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662070,61762079),甘肃省科技重点研发项目(1604FKCA097,17YF1GA015),甘肃省科技创新项目(17CX2JA037,17CX2JA039)
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在现有基于信道状态信息的室内无源定位方法中,取样点的选取对指纹库的特征匹配准确率以及定位精度具有较大影响.根据WiFi信号的传输特性和信道的衰落特征,提出一种30°角同心圆环形取样法.离线阶段,按照同心圆对检测区域实现环形划分并每隔30.进行一次取样,运用主成分分析算法提取差异化信号特征并构建指纹库.在线阶段,通过陆地移动距离算法进行入侵检测,当检测到有人存在时,利用改进的支持向量回归算法并引入高斯核函数对数据进行特征匹配,最终实现人员的精确定位.实验结果表明,与CSI-MIMO、FIFS方法相
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