北京邮电大学学报 ›› 2020, Vol. 43 ›› Issue (4): 95-100.doi: 10.13190/j.jbupt.2019-223
一种基于Shapelet算法的指纹定位方法
常紫英1, 王文涵1, 李涛1, 刘芬1, 陈朋朋1,2
- 1. 中国矿业大学 计算机科学与技术学院, 徐州 221116;
2. 教育部矿山数字化工程研究中心, 徐州 221116
A Fingerprint Localization Method Based on Shapelet Algorithm
CHANG Zi-ying1, WANG Wen-han1, LI Tao1, LIU Fen1, CHEN Peng-peng1,2
- 1. School of Computer Science and Technology, China University of Mining and Technology, Xuzhou 221116, China;
2. Mine Digitization Engineering Research Center of the Ministry of Education, Xuzhou 221116, China
摘要: 信道状态信息(CSI)受时空影响较大,导致现有基于CSI的室内定位技术鲁棒性差.针对这一问题,提出了基于Shapelet算法的指纹定位方法.在训练阶段将CSI作为原始位置数据,通过3-σ异常值处理法和卡尔曼滤波对原始数据进行处理、修正;再使用Shapelet算法提取每个位置的指纹,并建立指纹库;最后使用指纹库构建Shapelet决策树,通过决策树分类实现较为精准的定位.通过与主成分分析算法以及k近邻算法的对比实验,结果表明,该方法在不同时间的定位精度较高,且能保持性能稳定,所需训练集更小.
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