【摘 要】
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由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子
【机 构】
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中国矿业大学计算机科学与技术学院,常熟理工学院计算机科学与工程学院
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由于物体遮挡和无线接入点(AP)故障等因素,导致将所有AP节点作为特征输入的定位效果并不一定最优。传统AP选择方法通过比较整体区域的信号特征参数进行选择,并没有考虑不同子区域与AP节点之间的相关性。针对该问题,提出一种分布式AP选择算法,能够有效去除较大噪声和位置分辨能力弱的AP节点。通过将室内区域划分为若干个子区域,并计算子区域与AP节点的相关性,选取相关性优的AP节点作为该子区域的训练节点,最后通过深度置信网络模型进行定位模型训练。实验结果表明:在12 m×12 m的区域范围内,该算法平均定位误差为0.415 1 m,较BP算法、RADAR算法而言,平均定位误差分别降低了35.95%,46.78%,运行时间分别减少了22.8%,32.9%。
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