本文關(guān)鍵詞：面向室內(nèi)WLAN定位的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型

  更多相關(guān)文章： 室內(nèi)定位 無線局域網(wǎng) 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多元異常值檢測(cè)

【摘要】：提出了一種面向無線局域網(wǎng)(wireless local area network,WLAN)位置指紋匹配定位的動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型,借助多個(gè)基站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)為穩(wěn)健室內(nèi)定位提供更新的匹配數(shù)據(jù)庫——radio map�；诨九cradio map采樣點(diǎn)之間的空間關(guān)聯(lián)性,將基站數(shù)據(jù)和radio map分別作為多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入和輸出,動(dòng)態(tài)更新radio map;利用多元數(shù)據(jù)異常探測(cè)技術(shù)檢驗(yàn)基站數(shù)據(jù)捕獲環(huán)境的時(shí)空變化;根據(jù)探測(cè)結(jié)果采用顧及室內(nèi)布局的數(shù)值內(nèi)插和再訓(xùn)練的方式更新模型,從而使其適應(yīng)環(huán)境的時(shí)空變化。在室內(nèi)動(dòng)態(tài)環(huán)境中進(jìn)行了多次驗(yàn)證試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果顯示,在時(shí)變因素作用下,相比較傳統(tǒng)方法,采用所提模型的定位方法的平均誤差至少下降10%;在空間變化因素(以信標(biāo)移動(dòng)為例)作用下,其他方法平均定位誤差大幅增加了至少165%,而采用所提模型方法的平均定位誤差只增加了10%~20%,定位精度維持在3m左右(即原始精度)。結(jié)果證明采用了所提模型的定位系統(tǒng)能夠自適應(yīng)環(huán)境的時(shí)空變化而保持原有定位表現(xiàn)。不過,與傳統(tǒng)位置指紋匹配定位方法相比,該模型帶來了更多的計(jì)算負(fù)荷。
【作者單位】： 中山大學(xué)地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院;中山大學(xué)廣東省城市化與地理環(huán)境空間模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】： 室內(nèi)定位 無線局域網(wǎng) 動(dòng)態(tài)自適應(yīng)模型 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多元異常值檢測(cè)
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41071284) 廣東省重大科技專項(xiàng)(2015B010104003)~~
【分類號(hào)】：TN925.93
【正文快照】： 1引言衛(wèi)星導(dǎo)航定位系統(tǒng),諸如GPS和北斗系統(tǒng)受制于微弱的地面到達(dá)信號(hào),在城市峽谷和室內(nèi)區(qū)域定位表現(xiàn)不佳。紅外[2]、超聲波[3]、壓力傳感器[4]、數(shù)字電視信號(hào)[5]、蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)[6]、無線傳感網(wǎng)(wireless sensor network,WSN)[7]、無線局域網(wǎng)(wireless local area networks,WLA

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 盛國(guó)華;;自適應(yīng)模型在大系統(tǒng)最優(yōu)化中的應(yīng)用[J];北京輕工業(yè)學(xué)院學(xué)報(bào);1987年01期

2 王茂,溫強(qiáng),劉慶和;電液位置伺服系統(tǒng)的離散自適應(yīng)模型跟隨控制[J];哈爾濱船舶工程學(xué)院學(xué)報(bào);1991年04期

3 陶濤,王培德;交互作用的雙自適應(yīng)模型估計(jì)器[J];航空學(xué)報(bào);1993年01期

4 邢娜;金蓓弘;;服務(wù)自適應(yīng)模型及其應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程;2007年08期

5 劉建書;李人厚;劉云龍;;自適應(yīng)模型集交互式多模型算法[J];西安交通大學(xué)學(xué)報(bào);2007年10期

6 宋福根;瞿軼U，

本文編號(hào)：676184