【摘要】：針對傳統(tǒng)無線局域網(wǎng)(WLAN)室內(nèi)定位系統(tǒng)中因參考點(diǎn)密集分布及逐點(diǎn)信號采集所帶來的位置指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建工作量繁重的問題,該文提出一種基于混合半監(jiān)督流形學(xué)習(xí)和3次樣條插值的數(shù)據(jù)庫構(gòu)建方法。該方法利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)求解定位目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解,同時(shí)根據(jù)高維信號強(qiáng)度空間與低維物理位置空間的映射關(guān)系,實(shí)現(xiàn)對未標(biāo)記數(shù)據(jù)的位置標(biāo)定。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠在保證較高定位精度的同時(shí),顯著降低位置指紋數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建開銷。
[Abstract]:In the traditional (WLAN) indoor positioning system of wireless local area network (WLAN), the heavy workload of constructing the location fingerprint database caused by the dense distribution of reference points and the collection of point-by-point signals is discussed. In this paper, a database construction method based on hybrid semi-supervised manifold learning and cubic spline interpolation is proposed. In this method, a small amount of labeled data and a large amount of unlabeled data are used to solve the optimal solution of the localization objective function. According to the mapping relationship between the high-dimensional signal intensity space and the low-dimensional physical position space, the location calibration of the unlabeled data is realized. A large number of experimental results show that this method can significantly reduce the construction cost of location fingerprint database while ensuring high location accuracy.
【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)移動(dòng)通信技術(shù)重慶市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津師范大學(xué)天津市無線移動(dòng)通信與無線電能傳輸重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61301126) 長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃(IRT1299) 重慶市科委重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室專項(xiàng)經(jīng)費(fèi) 重慶郵電大學(xué)青年科學(xué)研究項(xiàng)目(A2013-31)~~
【分類號】：TN925.93

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2202683