Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
| 基于众包数据的室内定位方法和平台 | |
黄正宇1; 陈益强1; 刘军发2 ; 蒋鑫龙2; 胡春雨2
| |
| 2016 | |
| 发表期刊 | 地球信息科学学报
 |
| ISSN | 1560-8999 |
| 卷号 | 18.0期号:011页码:1476 |
| 摘要 | 随着WLAN的普及,基于Wi-Fi的室内定位方法逐渐成为研究与应用的热点。虽然,其中基于位置指纹的定位算法研究相对广泛,应用效果较好,然而现有的指纹定位方法或系统仍存在以下3个问题：（1）离线阶段的数据标定和定位模型的训练需要耗费大量人力物力,以及时间消耗,使系统很难得到实际应用;（2）真实环境中WLAN信号波动呈现高动态性,采集的数据存在显著的时效性,无法提供长时间的有效定位保证;（3）实际环境中AP设备变动频繁,导致训练数据与定位数据特征维度不等长,造成模型失效。针对上述问题,本文提出了一种基于众包数据的模型更新方法,通过不断融合增量数据,使定位模型保持实时有效。该方法主要包括半监督极速学习机（SELM）、具有时效机制的增量式定位方法（TMELM）和特征自适应的在线极速学习机（FA-OSELM）3部分。基于上述方法,本文设计并实现了基于众包数据的室内定位平台系统。实际应用表明,本文提出的方法能够显著降低模型训练阶段的数据采集工作量,有效提升模型训练速度,并且长时间保持较高的定位精度。 |
| 关键词 | 室内定位 增量学习 极速学习机 特征自适应 时效机制 众包数据 |
| 语种 | 英语 |
| 文献类型 | 期刊论文 |
| 条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/25949 |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.湘潭大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 黄正宇,陈益强,刘军发,等. 基于众包数据的室内定位方法和平台[J]. 地球信息科学学报,2016,18.0(011):1476. |
| APA | 黄正宇,陈益强,刘军发,蒋鑫龙,&胡春雨.(2016).基于众包数据的室内定位方法和平台.地球信息科学学报,18.0(011),1476. |
| MLA | 黄正宇,et al."基于众包数据的室内定位方法和平台".地球信息科学学报 18.0.011(2016):1476. |
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