基于联合分簇和LASSO的室内指纹定位算法

• 作者: 乐燕芬 施伟斌 朱一鸣 金施嘉珞
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 无线传感器网络 室内定位 接收信号强度 分簇 LASSO
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 页码范围: 1097-1105
• 页数: 9页
• 分类号: TN92|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16337/j.1004-9037.2020.06.009

摘要

为提高定位效率和定位精度,提出了一种基于联合分簇(Hybrid clustering,HC)和LASSO的室内定位算法.该定位算法首先利用簇匹配实现目标粗定位,再在簇内采用LASSO算法进行二次精确定位.通过基于接收信号强度(Received signal strength,RSS)信号特性的K中心聚类方法结合基于物理位置的联合分簇,来降低粗定位阶段的簇匹配错误以避免粗大误差.采用位置指纹RSS信号的覆盖向量的相似度作为分簇和簇匹配的准则来降低运算量.簇内定位阶段采用LASSO算法达到特征稀疏化,有利于目标节点存储空间和能耗的优化.在室内典型办公环境下的定位实验表明,本定位技术在降低在线匹配计算量的同时能保持良好的定位效果,在参考位置点间隔1.8 m时,平均定位误差为1.73 m.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	施伟斌		96	365	8.0	15.0
2	乐燕芬		44	150	7.0	10.0
3	金施嘉珞		1	0	0.0	0.0
4	朱一鸣		1	0	0.0	0.0