基于AKPCA算法的井下WLAN位置指纹定位_中国煤炭行业知识服务平台

基于AKPCA算法的井下WLAN位置指纹定位

作者

宋明智钱建生胡青松
单位

中国矿业大学信息与控制工程学院
摘要

为了改进井下WLAN人员定位系统中位置指纹数据库的特征提取及在线定位匹配性能，提出了自适应核主成分分析（Adaptive Kernel Principal Component Analysis，AKPCA）算法。AKPCA算法将最优AP选择算法与核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis，KPCA）算法相结合，有效改善了KPCA算法中使用最大似然估计法求解的本征维数对于区域划分后的位置指纹数据库过于单一的问题。最优AP选择因子能够根据区域中AP信号的覆盖状态在位置指纹数据库构建及区域划分后完成最优本征维数的确定。井下人员定位实验结果表明，AKPCA算法不仅在定位精度上要优于其他特征提取算法，同时也能够有效减少定位系统在线定位过程中的资源消耗。
关键词

井下人员定位位置指纹特征提取最优AP选择