基于局部线性回归的无线定位技术研究

• 作者: 关兴民 潘雪 王祝先
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 机器学习 无线定位 Wi-Fi RSSI 位置权重
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 通信与信息处理
• 页码范围: 59-64
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3370字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2017.12.014

摘要

该研究是基于机器学习中局部线性回归算法,利用覆盖室内的Wi-Fi无线信号,实现的一种无线定位技术.该技术通过局部线性回归对历史数据的训练,构造出一种特殊的拟合公式,利用拟合公式估计目标终端与无线路由的距离,结合测距算法预测目标的位置.为了提高定位精度,该技术对基于RSSI的传统测距算法进行改进,同时引入位置权重的概念实现了系统的全局优化.实验结果表明,该技术实现了室内定位的误差期望值不足2米,其中78%的测试样本误差在3米以内,90%在6米以内.这说明结合了局部线性回归算法的无线定位技术能够有效地控制误差范围并提高定位精度.随着无线路由、无线热点在室内环境的全覆盖,该技术在室内定位方面将有非常广泛的应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	潘雪		5	6	2.0	2.0
2	王祝先		16	27	3.0	4.0
3	关兴民		11	16	3.0	3.0