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基于压缩感知的室内定位系统的定位性能分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
随着Wi-Fi技术的普及,Wi-Fi室内定位技术也越来越受到关注。压缩感知(compressive sensing, CS)技术被提出应用于Wi-Fi室内定位,为了研究各类CS算法在室内定位系统中的定位性能,构建出一套基于CS算法的室内位置指纹定位系统。在离线阶段采集数据并构建指纹库,在在线定位阶段采用不同压缩感知算法比较各类算法的定位性能。实验结果表明,设备朝向包含多方向,参考点数据量越多时定位性能更优;CS的算法参数会影响定位性能;在设定的实验环境下,压缩感知中的分段弱正交匹配追踪(stage-wise weak orthogonal matching pursuit, SWOMP)算法的定位精度比K最近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)优21.9%;在各类压缩感知算法中,正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)相较于其他CS算法表现较差,并且这种差距随参考点数据量的增多而愈加明显。  相似文献   
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