【摘 要】
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针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal component analysis, PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)指纹定位算法。离线训练阶段,利用中值滤波对CSI幅值进行去噪,并利用
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61372058)。
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针对多径效应影响指纹定位算法中定位精度的问题,提出了一种基于聚类的主成分分析(principal component analysis, PCA)和广义回归神经网络(generalized regression neural network, GRNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)指纹定位算法。离线训练阶段,利用中值滤波对CSI幅值进行去噪,并利用线性变换校准CSI相位,将处理后的幅值和相位作为原始联合指纹,利用改进的K-means算法将各个参考点的
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