本文選題：Wi-Fi + 低功耗藍(lán)牙(BLE)　； 參考：《浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版)》2017年04期

【摘要】：針對(duì)Wi-Fi和低功耗藍(lán)牙單模定位方法在精度、穩(wěn)定性和普適性上難以滿足需求以及現(xiàn)有定位方法須采集大量標(biāo)定數(shù)據(jù)這些問題,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了將Wi-Fi和低功耗藍(lán)牙信號(hào)進(jìn)行融合的半監(jiān)督定位方法,有效利用了Wi-Fi和低功耗藍(lán)牙信號(hào)的定位優(yōu)勢(shì),采用半監(jiān)督流形約束來引入非標(biāo)定數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練.實(shí)驗(yàn)表明,與單一特征相比,提出的融合特征在提升了魯棒性的同時(shí),定位精度提高了20%以上;采用引入的半監(jiān)督流形約束定位方法,能夠使標(biāo)定訓(xùn)練數(shù)據(jù)減少90%.
[Abstract]:Aiming at the problem that Wi-Fi and low-power Bluetooth single mode positioning methods are difficult to meet the requirements in accuracy, stability and universality, and the existing positioning methods need to collect a large number of calibration data. A semi-supervised localization method which combines Wi-Fi and low-power Bluetooth signals is designed and implemented. The advantages of Wi-Fi and low-power Bluetooth signals are effectively utilized. Semi-supervised manifold constraints are used to introduce uncalibrated data for model training. Experiments show that compared with single feature, the proposed fusion feature can improve the robustness and the positioning accuracy by more than 20%, and the proposed semi-supervised manifold constrained localization method can reduce the calibration training data by 90%.
【作者單位】： 湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院;中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所;北京市移動(dòng)計(jì)算與新型終端重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61572004,61472399,61572471,61502456) 中國科學(xué)院科研裝備研制項(xiàng)目(YZ201527) 教育部-中國移動(dòng)科研基金資助項(xiàng)目(MCM20150401) 國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃資助項(xiàng)目(2016YFB1001401) 廣東省科技計(jì)劃資助項(xiàng)目(2015B010105001)
【分類號(hào)】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1910653