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如何使用谱回归核判别分析实现候机楼室内快速定位算法的论文详细说明
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2019-12-05
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针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用SRKDA算法提取原始位置指纹（OLF）的非线性特征生成新的特征指纹库；在线阶段，先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理，进而使用加权K最近邻（WKNN）算法进行位置估计。定位仿真实验中，在两个不同的定位场景中，所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数（CDF）和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%，相对于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点，相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点；在大量离线样本（大于1 100条）的情况下，该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明，所提算法能够提高室内定位精度，同时节省了数据处理时间，提高了定位效率。
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