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一种基于信道状态信息的无源室内指纹定位算法
被引量:
11
1
作者
党小超
司雄
+1 位作者
郝占军
黄亚宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期114-120,共7页
传统的基于接收信号强度指示的室内定位方法定位精度低、稳定性差。为此,提出一种无源室内定位算法。在商业WiFi设备上采集信道状态信息信号,利用信道中的相应子载波幅度特性进行定位,以有效减轻多径效应。在离线阶段,使用主成分分析法...
传统的基于接收信号强度指示的室内定位方法定位精度低、稳定性差。为此,提出一种无源室内定位算法。在商业WiFi设备上采集信道状态信息信号,利用信道中的相应子载波幅度特性进行定位,以有效减轻多径效应。在离线阶段,使用主成分分析法去除噪声、提取特征并建立特征指纹库。在在线阶段,使用朴素贝叶斯分类器实时处理数据,从而得到估计位置。实验结果表明,与DeepFi算法、RSSI算法和FIFS算法相比,该算法具有处理时间短、定位精度高的优点。
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关键词
无源室内定位
信道状态信息
主成分分析法
特征提取
指纹库
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职称材料
题名
一种基于信道状态信息的无源室内指纹定位算法
被引量:
11
1
作者
党小超
司雄
郝占军
黄亚宁
机构
西北师范大学计算机科学与工程学院
甘肃省物联网工程研究中心
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期114-120,共7页
基金
国家自然科学基金(61762079
61363059
+4 种基金
61662070)
甘肃省科技重点研发项目(1604FKCA097
17YF1GA015)
甘肃省科技创新项目(17CX2JA037
17CX2JA039)
文摘
传统的基于接收信号强度指示的室内定位方法定位精度低、稳定性差。为此,提出一种无源室内定位算法。在商业WiFi设备上采集信道状态信息信号,利用信道中的相应子载波幅度特性进行定位,以有效减轻多径效应。在离线阶段,使用主成分分析法去除噪声、提取特征并建立特征指纹库。在在线阶段,使用朴素贝叶斯分类器实时处理数据,从而得到估计位置。实验结果表明,与DeepFi算法、RSSI算法和FIFS算法相比,该算法具有处理时间短、定位精度高的优点。
关键词
无源室内定位
信道状态信息
主成分分析法
特征提取
指纹库
Keywords
passive
indoor
localization
Channel
State
Information
(CSI)
principal component analysis
(
pca
)
method
feature extraction
fingerprint
library
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于信道状态信息的无源室内指纹定位算法
党小超
司雄
郝占军
黄亚宁
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
11
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