基于稀疏表示和位置相关性的室内定位算法
Indoor Localization Algorithm Based on Sparse Representation and Position Correlation作者机构：安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室安徽芜湖241000 皖西学院网络中心安徽六安237012
出 版 物：《传感技术学报》 (Chinese Journal of Sensors and Actuators)
年 卷 期：2018年第31卷第2期
页 面：265-270页
核心收录：
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 08[工学] 081201[工学-计算机系统结构] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
摘 要：针对基于接收信号指数强度(RSSI)的WLAN室内定位算法易受干扰、波动较大及室内指纹定位方法指纹库构建繁杂而工作量较大的问题,提出了一种基于稀疏表示的指纹定位技术,在离线阶段利用压缩感知的理论来构建离线数据库,以降低离线采集的复杂度,在线定位阶段利用向量相似性理论来提高定位的精度,实验结果表明,本文提出的算法有效地提高了室内静态定位问题的精度及抗干扰性能。
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