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基于AKPCA算法的井下WLAN位置指紋定位

     
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摘要

為改進井下WLAN人員定位系統(tǒng)中位置指紋數(shù)據(jù)庫的特征提取及在線定位匹配性能,提出了自適應(yīng)核主成分分析(Adaptive Kernel Principal Component Analysis,AKPCA)算法。AKPCA算法將最優(yōu)AP選擇算法與核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)算法相結(jié)合,使本征維數(shù)的計算具有一定的子區(qū)域自適應(yīng)性,有效改善了KPCA算法中使用最大似然估計法求解的本征維數(shù)對于區(qū)域劃分后的位置指紋數(shù)據(jù)庫過于單一的問題。最優(yōu)AP選擇因子能夠根據(jù)區(qū)域中AP信號的覆蓋狀態(tài)在位置指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建及區(qū)域劃分后完成最優(yōu)本征維數(shù)的確定。井下人員定位試驗結(jié)果中,AKPCA算法在各子區(qū)域本征維數(shù)的計算精度上要優(yōu)于KPCA算法,且在定位誤差為4 m時的置信概率達到了近100%,高于KPCA算法的91.4%。而在定位過程的內(nèi)存占用對比方面,AKPCA算法的平均內(nèi)存使用為0.832 GB,要優(yōu)于KPCA算法的1.278 GB和其他位置指紋匹配算法。綜上,AKPCA算法不僅在定位精度上要優(yōu)于其他特征提取算法,同時也能夠有效減少定位系統(tǒng)在線定位過程中的資源消耗。在未來的研究中,將致力于進一步改善區(qū)域劃分后的井下定位精度。

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