基于CSI与SVM回归的室内定位方法

党小超; 汝春瑞; 郝占军

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基于CSI与SVM回归的室内定位方法

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为研究室内定位技术在复杂环境中的应用,以楼梯和实验室为实验场景,提出了一种基于信道状态信息(CSI)与SVM回归的室内定位方法.该方法通过基于密度的空间聚类方法(DBSCAN)去除信号噪声,并用主成分分析法(PCA)提取贡献最大的指纹特征,同时降低CSI指纹的维度.通过SVM回归建立CSI指纹与目标位置之间的非线性关系,从而达到根据测得的CSI指纹估计目标位置的目的.实验结果表明,在多径效应较强的楼梯复杂环境中,该定位系统可以在90％以上的概率下达到1 m的定位精度,实验室环境中可以在82％的概率下达到0.8 m的定位精度,这表明基于CSI与SVM回归的室内定位方法具有高效性和可行性.

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来源
《计算机工程与科学》 |2021年第5期|853-861|共9页
作者
党小超; 汝春瑞; 郝占军;
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作者单位

西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070;

甘肃省物联网工程研究中心甘肃兰州730070;

西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070;

西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070;

甘肃省物联网工程研究中心甘肃兰州730070;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算机网络;
关键词
室内定位技术; 信道状态信息; DBSCAN算法; 主成分分析法; SVM回归;

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