關(guān)鍵詞：室內(nèi)指紋定位 高斯過程回歸 超參數(shù) 共棲生物搜索 卡方距離 

摘要：為解決位置指紋定位算法中指紋采集工作量大、定位精度低的問題,提出一種基于稀疏指紋采集和改進(jìn)加權(quán)K最近鄰(weighted k-nearest neighbor,WKNN)的定位算法。稀疏選定參考點(diǎn)并采集來自各接入點(diǎn)(access point,AP)的接收信號強(qiáng)度(received signal strength,RSS),根據(jù)容錯(cuò)四分位法對采集的RSS進(jìn)行異常值預(yù)處理;利用經(jīng)過預(yù)處理的指紋數(shù)據(jù)訓(xùn)練高斯過程回歸(Gaussian process regression,GPR)模型,通過共棲生物搜索算法(symbiotic organisms search,SOS)求取模型最優(yōu)超參數(shù)以提高模型的泛化能力,進(jìn)而預(yù)測定位區(qū)域內(nèi)非參考點(diǎn)的RSS;由有限參考點(diǎn)數(shù)據(jù)通過SOS-GPR模型的訓(xùn)練與預(yù)測生成密集位置指紋庫,結(jié)合由卡方距離和AP加權(quán)改進(jìn)的WKNN算法完成仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在保證定位精度的前提下,稀疏指紋采集法較傳統(tǒng)全采集法減少50%的采集工作量;與原WKNN算法和M-KWNN算法相比,提出的WKNN算法有效提高了定位精度。

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