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公开(公告)号：CN103096466A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201310017411.7
申请日：2013-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: Wi-Fi室内定位方法，具体涉及Wi-Fi室内定位方法。它为了解决传统Wi-Fi室内定位方法中存在的特征信息位置指纹图数据库过于庞大，在线定位阶段匹配过程中运算复杂度高，实时性差等问题。方法为：当待测点接收到的无线连接点发送的无线信号强度值时，采用支持向量机分类器将待测点定位到相应第i个子区域，获取该子区域的位置指纹图和特征变换矩阵Ai；采用第i个子区域的特征变换矩阵Ai将待测点无线信号强度值进行维数转换得到d维无线信号强度值并与该子区域进行匹配，采用权值K最邻近结点算法对待测点位置坐标进行预测，输出定位结果。本发明应用于通信领域。
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公开(公告)号：CN103258001B
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201310111148.8
申请日：2013-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法，涉及一种局部线性嵌入算法的分类方法，解决现有的射频地图分类方法在分类时只能依靠待定位区域的空间分布进行分类的问题。在待定位的室内区域设置访问接入参考点和测试点，根据测试点的位置与访问接入参考点的RSS确定Radio map的矩阵，将Radio map数据进行处理，所述处理步骤为将Radio map中的空间坐标信息保存至存储设备，然后将空间坐标信息删除，得到实际的高维数据X＝(x1，x2，…，xt)，根据近邻点构造局部协方差矩阵Q，利用局部重构权值矩阵W计算低维嵌入，将低维数据分成S个类并判断类间散度与类内散度，通过比值情况对类进行合并，获得最终的类别信息矩阵。本发明可广泛应用于对射频地图无监督的分类情况。
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公开(公告)号：CN103096466B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201310017411.7
申请日：2013-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: H04W64/00
Abstract: Wi-Fi室内定位方法，具体涉及Wi-Fi室内定位方法。它为了解决传统Wi-Fi室内定位方法中存在的特征信息位置指纹图数据库过于庞大，在线定位阶段匹配过程中运算复杂度高，实时性差等问题。方法为：当待测点接收到的无线连接点发送的无线信号强度值时，采用支持向量机分类器将待测点定位到相应第i个子区域，获取该子区域的位置指纹图和特征变换矩阵Ai；采用第i个子区域的特征变换矩阵Ai将待测点无线信号强度值进行维数转换得到d维无线信号强度值并与该子区域进行匹配，采用权值K最邻近结点算法对待测点位置坐标进行预测，输出定位结果。本发明应用于通信领域。
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公开(公告)号：CN103258001A
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201310111148.8
申请日：2013-04-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于局部线性嵌入算法的射频地图无监督分类方法，涉及一种局部线性嵌入算法的分类方法，解决现有的射频地图分类方法在分类时只能依靠待定位区域的空间分布进行分类的问题。在待定位的室内区域设置访问接入参考点和测试点，根据测试点的位置与访问接入参考点的RSS确定Radio map的矩阵，将Radio map数据进行处理，所述处理步骤为将Radio map中的空间坐标信息保存至存储设备，然后将空间坐标信息删除，得到实际的高维数据X＝(x1，x2，…，xt)，根据近邻点构造局部协方差矩阵Q，利用局部重构权值矩阵W计算低维嵌入，将低维数据分成S个类并判断类间散度与类内散度，通过比值情况对类进行合并，获得最终的类别信息矩阵。本发明可广泛应用于对射频地图无监督的分类情况。
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