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1、隨著室內(nèi)環(huán)境中基于位置服務(wù)的需求快速的增長(zhǎng),基于指紋識(shí)別的室內(nèi)定位因其較高的精度引起了廣泛的關(guān)注。接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)作為一種常規(guī)的方案被廣泛的用于位置導(dǎo)航系統(tǒng)和定位系統(tǒng),但是室內(nèi)復(fù)雜環(huán)境產(chǎn)生的多徑效應(yīng)導(dǎo)致系統(tǒng)的精確性得不到保障。近年來(lái),物理層的信道狀態(tài)信息(CSI)能夠被更多的無(wú)線商用設(shè)備獲取,它能更細(xì)粒度展現(xiàn)信號(hào)的特征,而且擁有更好的穩(wěn)定性。
本文中,提出了一種基于 CSI指紋的室內(nèi)被動(dòng)定位算法,能更加精確的估計(jì)出
2、目標(biāo)的具體坐標(biāo)位置。首先采用基于密度的聚類算法DBSCAN去除原始數(shù)據(jù)中的噪點(diǎn),降低離群數(shù)據(jù)的干擾;然后使用主成分分析法(PCA)提取特征中貢獻(xiàn)率高的項(xiàng)目,降低特征維度和計(jì)算復(fù)雜度;最后結(jié)合支持向量機(jī)(SVM)的回歸算法建立CSI指紋與位置坐標(biāo)的關(guān)聯(lián)模型。
同時(shí),還將CSI指紋運(yùn)用于行為監(jiān)測(cè),在入侵檢測(cè)中使用SVM的二分類方法檢測(cè)入侵的發(fā)生;在簡(jiǎn)單目標(biāo)識(shí)別中使用SVM的多分類方法區(qū)分目標(biāo);在室內(nèi)目標(biāo)計(jì)數(shù)中使用基于權(quán)值的膨脹矩陣
3、法結(jié)合SVM回歸算法計(jì)算目標(biāo)個(gè)數(shù);在人群密度檢測(cè)中使用動(dòng)態(tài)時(shí)間歸整(DTW)算法匹配最佳的人群密度。
實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,本文提出的定位算法平均定位誤差距離為1.37米,通過(guò)與多種定位方法對(duì)比,證明該方法在定位的精度上有明顯的優(yōu)勢(shì);在入侵檢測(cè)中,門口入侵檢測(cè)和房間有人檢測(cè)的準(zhǔn)確度分別達(dá)到98.2%和99.1%;簡(jiǎn)單目標(biāo)識(shí)別中分類準(zhǔn)確率為98.7%;室內(nèi)目標(biāo)計(jì)數(shù)的平均數(shù)目誤差數(shù)量為0.62;人群密度的準(zhǔn)確率為95%。實(shí)驗(yàn)證明本文提出的
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