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針對機場候機樓客流量大、室內(nèi)環(huán)境復雜多變的特點，提出了一種基于譜回歸核判別分析（SRKDA）的室內(nèi)定位算法。在離線階段，采集已知位置的接收信號強度（RSS）數(shù)據(jù)，使用SRKDA算法提取原始位置指紋（OLF）的非線性特征生成新的特征指紋庫;在線階段，先使用SRKDA對待定位點的RSS數(shù)據(jù)進行處理，進而使用加權K最近鄰（WKNN）算法進行位置估計。定位仿真實驗中，在兩個不同的定位場景中，所提算法在1. 5 m定位精度下的誤差累積分布函數(shù)（CDF）和定位準確率分別達到91. 2%和88. 25%，相對于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分別提高了16. 7個百分點和18. 64個百分點，相對于KDA+WKNN模型分別提高了3. 5個百分點和9. 07個百分點;在大量離線樣本（大于1 100條）的情況下，該算法數(shù)據(jù)處理時間遠小于KPCA和KDA。實驗結果表明，所提算法能夠提高室內(nèi)定位精度，同時節(jié)省了數(shù)據(jù)處理時間，提高了定位效率。
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