【摘 要】
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为了提高室内定位的准确性,同时降低现场勘测的成本,提出了基于高斯过程回归和WiFi指纹的室内定位方法.首先,在离线阶段,采用高斯过程回归模型(GPR)来扩展WiFi指纹数据库,即
【机 构】
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华南理工大学工商管理学院工业工程系 广州510640
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为了提高室内定位的准确性,同时降低现场勘测的成本,提出了基于高斯过程回归和WiFi指纹的室内定位方法.首先,在离线阶段,采用高斯过程回归模型(GPR)来扩展WiFi指纹数据库,即通过对不同的GPR核函数进行训练,得到最佳的GPR预测模型,进而利用有限的已知数据预测未知区域的信号强度(RSS).然后,在指纹匹配阶段中,根据离线阶段得到的RSS数据库,分别使用加权最邻近算法(WKNN)、最大似然估计算法(MLE)、和多层神经网络(MLP)对未知点进行定位.其中,为进一步提高定位精度,提出了误差修正模型,并应用到不同的定位算法中.实验结果表明,kRBF+kMatern+kRQ的核函数组合是最佳的GPR预测模型,平均RSS估计误差为4.59 dBm;与原始勘测地图实现的定位结果比较,基于GPR的定位算法具有更高的定位精度,其中GPR-WKNN算法的定位精度最高,其80%的定位误差为1.32 m,表明了使用GPR扩展地图预测位置的准确性和有效性,同时其能满足商品推荐与物资动态管理、应急救援、智慧停车、传染病患跟踪等新型应用场景对定位精度的高要求.
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