針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的定位問(wèn)題,提出了一種基于核嶺回歸（Kernel ridge regression,KRR）的定位算法。核嶺回歸算法是在嶺回歸算法的基礎(chǔ)上加入了核函數(shù),該算法在離線階段采用核嶺回歸方法提取所有位置指紋數(shù)據(jù)間的非線性關(guān)系,訓(xùn)練出非線性回歸定位模型;在線階段采集目標(biāo)點(diǎn)的接收信號(hào)強(qiáng)度指示（Received signal strength indicator,RSSI）值,利用非線性定位模型估計(jì)目標(biāo)點(diǎn)的物理位置。仿真分析了影響算法性能的各個(gè)因素,并在室內(nèi)典型辦公環(huán)境下進(jìn)行了定位實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在不同因素的影響下,相比傳統(tǒng)加權(quán)K近鄰算法（Weight K-nearest neighbor,WKNN）算法能達(dá)到更好的定位精度,在位置網(wǎng)格間距1.8 m時(shí),WKNN算法平均定位誤差為2.53 m,而該算法誤差為1.58 m。 

【文章來(lái)源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2020,35(01)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【文章目錄】：
引言
1 基于核嶺回歸的定位算法
    1.1 定位算法流程圖
    1.2 核嶺回歸算法的提出
    1.3 核嶺回歸算法的描述
        1.3.1 離線指紋庫(kù)建立
        1.3.2 非線性回歸模型的建立
2 仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    2.1 基于MATLAB的算法仿真
    2.2 真實(shí)環(huán)境下的實(shí)驗(yàn)分析
3 結(jié)束語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于Android手機(jī)的室內(nèi)定位技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 徐偉.華中師范大學(xué) 2014
[2]基于Android的WIFI室內(nèi)定位技術(shù)研究[D]. 羅利.西南交通大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3189434