基于PCA-WBayes的WiFi室内定位算法

• 作者: 余敏 冯涛 卢彦霖 郭凯旋 阮超
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 室内定位 主成分分析 朴素贝叶斯 无线局域网
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 计算与测试
• 页码范围: 124-126
• 页数: 3页
• 分类号: TN92
• 字数: 2067字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13873/J.1000-9787(2018)08-0124-03

摘要

针对朴素贝叶斯(Bayes)室内定位算法忽略各无线接入点(AP)信号间的相关性,最终导致定位精度损失这一不足,提出一种基于主成分分析结合加权Bayes(PCA-WBayes)的WiFi室内定位算法.在离线阶段采集参考点处来自各AP的WiFi信号强度,运用PCA进行去相关性、降维处理,提取主要数据特征,结合参考点位置坐标,构建位置指纹数据库;在线定位阶段,在位置指纹数据库中匹配待测点的信号特征,通过Bayes算法估算待测点位置,获取前w个后验概率最大的参考点坐标,按后验概率分配权重,以加权结果作为待测点位置.实验结果表明:相比K最近邻(KNN)、Bayes等常用WiFi室内定位算法,PCA-WBayes算法定位误差更小,将朴素Bayes室内定位算法的精度提升了15.44％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余敏	江西师范大学计算机信息工程学院	94	616	12.0	19.0
2	卢彦霖	江西师范大学软件学院	4	12	2.0	3.0
3	阮超	江西师范大学计算机信息工程学院	4	15	2.0	3.0
4	冯涛	江西师范大学计算机信息工程学院	5	10	2.0	2.0
5	郭凯旋	江西师范大学软件学院	3	8	2.0	2.0