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發(fā)視頻如何使用譜回歸核判別分析實(shí)現(xiàn)候機(jī)樓室內(nèi)快速定位算法的論文詳細(xì)說明
2019-12-05 |
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資料介紹
針對(duì)機(jī)場(chǎng)候機(jī)樓客流量大、室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜多變的特點(diǎn)，提出了一種基于譜回歸核判別分析（SRKDA）的室內(nèi)定位算法。在離線階段，采集已知位置的接收信號(hào)強(qiáng)度（RSS）數(shù)據(jù)，使用SRKDA算法提取原始位置指紋（OLF）的非線性特征生成新的特征指紋庫；在線階段，先使用SRKDA對(duì)待定位點(diǎn)的RSS數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，進(jìn)而使用加權(quán)K最近鄰（WKNN）算法進(jìn)行位置估計(jì)。定位仿真實(shí)驗(yàn)中，在兩個(gè)不同的定位場(chǎng)景中，所提算法在1. 5 m定位精度下的誤差累積分布函數(shù)（CDF）和定位準(zhǔn)確率分別達(dá)到91. 2%和88. 25%，相對(duì)于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分別提高了16. 7個(gè)百分點(diǎn)和18. 64個(gè)百分點(diǎn)，相對(duì)于KDA+WKNN模型分別提高了3. 5個(gè)百分點(diǎn)和9. 07個(gè)百分點(diǎn)；在大量離線樣本（大于1 100條）的情況下，該算法數(shù)據(jù)處理時(shí)間遠(yuǎn)小于KPCA和KDA。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠提高室內(nèi)定位精度，同時(shí)節(jié)省了數(shù)據(jù)處理時(shí)間，提高了定位效率。
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