基于压缩感知信号重构的wifi室内定位算法研究

• 作者: 刘莎莉 覃锡忠 贾振红
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: 位置指纹 压缩感知 支持向量机 wifi 室内定位
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 所属期刊栏目: 光通信与网络
• 页码范围: 82-85
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 字数: 3436字
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2014.09.082

摘要

针对位置指纹定位算法在训练阶段信号数据采集量大和定位精度不高的问题，提出一种压缩感知(CS，Compressed Sensing)与K均值改进支持向量机（SVM，Support Vector Machine）相结合的定位算法模型(CS-KSVM)。CS算法在训练阶段利用已采集到的部分参考点wifi信号强度数据对整个指纹信号库进行重构以降低信号采集工作量，再用K均值改进SVM算法来实现测试点的准确分类。实验仿真结果表明，CS-KSVM算法在相同采样点条件下的定位精度明显要高于传统定位算法，同时在相同定位精度条件下大大减少了定位需要的采样点数。CS-KSVM算法在3米之内的定位准确度可以达到93.2%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾振红	新疆大学信息科学与工程学院	286	1621	18.0	28.0
2	覃锡忠	新疆大学信息科学与工程学院	125	691	13.0	18.0
3	刘莎莉	新疆大学信息科学与工程学院	1	8	1.0	1.0