基于半监督流形学习的WLAN室内定位算法

针对无线局域网室内定位系统中，因参考点密集布设而带来的数据采集、更新及定位匹配运算量增加的问题，提出了一种新的基于半监督流形学习的降维判别嵌入定位算法。该算法利用少量已标记数据和部分未标记数据，通过求解目标函数最优化，对高维接收信号进行维数约减，保留最具判别力的定位特征，然后采用确定性定位算法找到定位特征与位置坐标的映射关系。实验结果表明，算法定位精度高于传统的定位算法，降低了离线阶段的数据采集工作量，便于后期数据库的实时更新。