信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法

针对室内WiFi定位中指纹信息冗余、空间边界划分困难和RP集获取精准度缺失的问题,提出一种信号指纹测量下双度量协同的室内定位方法。通过S度量和欧氏度量下指纹矩阵融合,精简形成低维指纹信息,考量指纹间“点-类”关联度和“类-类”相似度,兼顾子区域边界新增指纹数目的可控性,确立子区域边界模糊深度调整机制,形成边界模糊泛化能力,以区域稀疏度判定插值方法完成指纹库扩充,以构建高密度离线指纹库。在优选子区域中,结合信号空间和位置空间,对比两类度量的差异度,实现对高价值指纹点的定向筛选,削弱在线指纹匹配集合的误差影响。在全局实验场景中,分区结果规整有序,较为符合实际空间构造。指纹库构建效果较其他方案至少提升11%,定位精度相对同类型算法提升了12%以上,论文所提方案定位精度优势显著,在具备高扰动特点下的复杂室内环境中,具有较好的场景适应性。