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后验加权贝叶斯算法的WiFi室内定位 预览

WiFi indoor positioning based on posterior weighted Bayesian algorithm
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摘要 针对WiFi电磁指纹库方法的在线定位阶段中传统朴素贝叶斯算法对于定位数据样本的独立性假设具有主观性和局限性,且增加了计算开销的问题,提出基于后验加权贝叶斯算法的实时定位方法:加权贝叶斯算法为定位数据的特征属性分配适当的权值,考虑了定位数据之间的关联性;将其进一步优化,依据定位数据特性,加入后验概率估计过程以提高分类器的实时性;最后将改进后的加权贝叶斯算法与朴素贝叶斯算法和支持向量机算法进行比较分析。实验结果表明该方法能较好地提高在线定位阶段的实时性和精准性。 Aiming at the problems that it is liable to subjectivity and limitations on the independence of positioning data samples and to large computational overhead in the online positioning stage of WiFi electromagnetic fingerprint library method for traditional Naive Bayes(NB)algorithm,the paper proposed a real-time localization method based on posterior weighted Naive Bayes(PWNB)algorithm:the feature attributes of the positioning data were assigned the appropriate weights by weighted NB considering the correlation between the positioning data;and further optimization was carried out,then the posterior probability estimation process was added to improve the real-time performance of the classifier according to the characteristics of the positioning data;finally the modified weighted Bayesian algorithm was compared with NB algorithm and spport vector machine(SVM)algorithm.Results showed that the proposed method could efficiently improve the real-time and the accuracy of the online positioning phase.
作者 何洋 吴飞 张玉金 朱海 蔡文炎 HE Yang;WU Fei;ZHANG Yujin;ZHU Hai;CAI Wenyan(School of Electronic and Electrical Engineering,Shanghai University of Engineering Science,Shanghai 201620,China)
出处 《导航定位学报》 CSCD 2019年第3期51-56,共6页 Journal of Navigation and Positioning
基金 国家自然科学基金资助项目(61272097) 上海市科技学术委员会重点项目(18511101600) 上海市自然科学基金项目(17ZR1411900) 上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室项目(AGK2015006) 上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD 15090) 上海工程技术大学科研启动项目(2016-56)。
关键词 室内定位 属性权值 后验概率估计过程 实时性 indoor positioning attribute weight posterior probability estimation process real-time
作者简介 第一作者:何洋(1995-),男,安徽合肥人,硕士生,研究方向为无线定位;通信作者:吴飞(1967-),男,上海人,博士,教授,研究方向为计算机网络与计算机能耗优化
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