公开(公告)号：CN105682048B

公开(公告)日：2018-09-18

申请号：CN201610148952.7

申请日：2016-03-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  蒋思琪 ,  王向勇

IPC: H04W64/00 ,  H04W4/33 ,  G01S5/02

Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法，属于无线电通信领域中室内蜂窝网环境下的基于指纹的匹配定位技术领域。该方法根据移动终端在线所监测到的小区信息在离线指纹数据库中提取相应的子数据库构成矩阵，然后对子数据库矩阵提取特征值和特征向量，并根据一定的规则构建特征矩阵，对移动终端在线监测矩阵和子数据库矩阵进行降维。对降维后的在线监测矩阵和子数据库矩阵分别提取子空间，分别运用WKNN匹配算法获取相应的位置估计，最后结合3σ准则剔除误差较大的坐标求取最终估计位置坐标输出，能够有效剔除大误差点提高整体定位精度。本方法能够运用于室内无线电通信网络环境，具有广阔的应用前景。

公开(公告)号：CN105682048A

公开(公告)日：2016-06-15

申请号：CN201610148952.7

申请日：2016-03-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 田增山 ,  蒋思琪 ,  王向勇

IPC: H04W4/04 ,  H04W64/00 ,  G01S5/02

CPC classification number: H04W4/04 ,  G01S5/0252 ,  H04W64/006

Abstract: 本发明涉及一种蜂窝网环境下基于PCA的子空间匹配室内指纹定位方法，属于无线电通信领域中室内蜂窝网环境下的基于指纹的匹配定位技术领域。该方法根据移动终端在线所监测到的小区信息在离线指纹数据库中提取相应的子数据库构成矩阵，然后对子数据库矩阵提取特征值和特征向量，并根据一定的规则构建特征矩阵，对移动终端在线监测矩阵和子数据库矩阵进行降维。对降维后的在线监测矩阵和子数据库矩阵分别提取子空间，分别运用WKNN匹配算法获取相应的位置估计，最后结合3σ准则剔除误差较大的坐标求取最终估计位置坐标输出，能够有效剔除大误差点提高整体定位精度。本方法能够运用于室内无线电通信网络环境，具有广阔的应用前景。