【摘 要】
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近年来,随着无线局域网的不断发展,人们对基于位置服务需求在不断上升,基于无线局域网(WLAN)的室内定位技术已成为该领域的研究热点与重点。本文首先在对国内外室内定位的研究现状进行分析的基础上,对大型机场候机楼这一定位环境的特点进行了研究,指出在候机楼环境中影响定位效果的因素。其次,针对候机楼环境中大旅客流量影响定位效果这一突出问题提出一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)和加权K近邻(WKNN)结
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近年来,随着无线局域网的不断发展,人们对基于位置服务需求在不断上升,基于无线局域网(WLAN)的室内定位技术已成为该领域的研究热点与重点。本文首先在对国内外室内定位的研究现状进行分析的基础上,对大型机场候机楼这一定位环境的特点进行了研究,指出在候机楼环境中影响定位效果的因素。其次,针对候机楼环境中大旅客流量影响定位效果这一突出问题提出一种基于谱回归核判别分析(SRKDA)和加权K近邻(WKNN)结合的室内定位算法,称为SRKDA-WKNN算法。该算法将离线阶段采集的接收信号强度(RSS)数据作为指纹数据,并进行SRKDA处理,之后将处理过的指纹数据与位置信息共同组成特征指纹库;在线阶段,将待定位终端采集的RSS数据同样进行SRKDA处理形成特征指纹数据,并与离线阶段建立的特征指纹库使用WKNN算法进行匹配,以此来进行位置估计。实验结果表明该算法具有较高的定位准确率和较低的平均误差。最后,针对候机楼中广泛存在的非视距通信环境造成的定位误差较大问题,提出一种基于RSS特征扩展的定位算法。该算法是对SRKDA-WKNN算法进行改进,先采用最小二乘支持向量机回归模型进行终端到接入点的距离估计,然后将估计距离与RSS数据共同作为指纹数据,之后采用基于SRKDA-WKNN的室内定位算法思想进行位置估计。实验结果表明该算法相较于基于SRKDA-WKNN的室内定位算法定位效果有进一步提升。
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