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基于证据理论的群指纹融合室内定位方法
被引量:
3
1
作者
郭贤生
陆浩然
+1 位作者
王建军
李会勇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期654-659,665,共7页
室内定位的主要挑战是室内的多径传播及非平稳信道环境,传统基于信号强度指纹的单指纹室内定位方法由于受环境变化影响较大,稳健性较差且精度较低。针对此问题,提出一种基于D-S证据理论的群指纹融合高精度室内定位方法。在建库阶段,利...
室内定位的主要挑战是室内的多径传播及非平稳信道环境,传统基于信号强度指纹的单指纹室内定位方法由于受环境变化影响较大,稳健性较差且精度较低。针对此问题,提出一种基于D-S证据理论的群指纹融合高精度室内定位方法。在建库阶段,利用室内阵列信号接收模型,首先通过计算阵列接收信号的不同统计特性构建包括信号强度、协方差矩阵、信号子空间及四阶累积量组成的群指纹库,再对群指纹进行神经网络训练获取针对每种指纹的神经网络分类器;在实测阶段,把实测数据的上述4种变换输入到训练好的神经网络分类器中,最后利用D-S证据理论对神经网络分类器的分类结果进行融合,给出最终的定位结果。仿真结果证明了算法的有效性及可行性。该算法可充分发挥指纹信息的集群效应,对噪声、多径传播等具有较好的稳健性,是一种高精度的室内定位新方法。
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关键词
BP神经网络
D-S证据理论
群指纹融合
室内定位
多径
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职称材料
题名
基于证据理论的群指纹融合室内定位方法
被引量:
3
1
作者
郭贤生
陆浩然
王建军
李会勇
机构
电子科技大学电子工程学院
北京宇航系统工程研究所
山东理工大学机械工程学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期654-659,665,共7页
基金
国家自然基金面上项目(61671137)
中央高校基本业务费(ZYGX2016J028)
山东省自然科学基金教育厅联合专项(ZR2014JL027)
文摘
室内定位的主要挑战是室内的多径传播及非平稳信道环境,传统基于信号强度指纹的单指纹室内定位方法由于受环境变化影响较大,稳健性较差且精度较低。针对此问题,提出一种基于D-S证据理论的群指纹融合高精度室内定位方法。在建库阶段,利用室内阵列信号接收模型,首先通过计算阵列接收信号的不同统计特性构建包括信号强度、协方差矩阵、信号子空间及四阶累积量组成的群指纹库,再对群指纹进行神经网络训练获取针对每种指纹的神经网络分类器;在实测阶段,把实测数据的上述4种变换输入到训练好的神经网络分类器中,最后利用D-S证据理论对神经网络分类器的分类结果进行融合,给出最终的定位结果。仿真结果证明了算法的有效性及可行性。该算法可充分发挥指纹信息的集群效应,对噪声、多径传播等具有较好的稳健性,是一种高精度的室内定位新方法。
关键词
BP神经网络
D-S证据理论
群指纹融合
室内定位
多径
Keywords
back-propagation (BP) neural network
Dempster-Shafer evidence theory
group of fingerprints fusion
indoor localization
multi-path
分类号
TN96 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于证据理论的群指纹融合室内定位方法
郭贤生
陆浩然
王建军
李会勇
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
3
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职称材料
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