多特征融合的半监督流形约束定位方法OA北大核心CSTPCD
针对无线保真(WiFi)和低功耗蓝牙(BLE)指纹定位方法需要大量标记训练样本以及单模定位精度和稳定性难以满足大规模定位场景需求的问题,提出一种融合WiFi和BLE信号的半监督流形约束定位方法.实验结果表明:该方法与单一特征相比,每一维度归一化方差稳定在0.08以下,定位精度约提高25个百分点;使用分别构建流形约束的半监督学习方法时,能使定位过程中所需标记样本数量减少约90%.因此,该方法能极大减少需标记的样本数量,并有效提高定位的稳定性和精度.
钱政;严亮;孙顺远;
江南大学物联网工程学院,轻工先进控制教育部重点实验室,江苏无锡214122
计算机与自动化
多特征融合半监督学习流形正则化无线保真(WiFi)低功耗蓝牙
《吉林大学学报（理学版）》 2024 (005)
P.1219-1227 / 9
国家自然科学基金(批准号:61702228);江苏省自然科学基金(批准号:BK20170198)。
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