免校准的跨异构设备的室内定位方法

摘要：

针对基于WiFi指纹的室内定位中设备异构带来的定位精度偏移和鲁棒性差的问题,提出一种免校准的跨异构设备的室内定位方法.结合最强AP(Access Point,接入点)分类和普氏分析(Procrustes Analysis)对原始指纹库进行标准化处理,再经过极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)训练,建立分类的回归模型估计待定位节点的位置.在典型实验楼场景使用四种异构类型的手机进行实验,实验结果表明,与传统的免校准方法相比,该算法提高了定位的准确性和稳定性.

关键词：室内定位、设备异构性、最强AP分类、标准化指纹、极限学习机

所属期刊栏目：56

分类号：TN929.5

资助基金：国家自然科学基金;云南大学第九届研究生科研创新项目

在线出版日期：2020-03-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：248-254