基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法提升精度与实时性

本文研究的是一篇关于Wi-Fi室内定位的创新论文，针对Wi-Fi指纹定位方法存在的环境依赖性和稳定性差的问题，以及行人航迹推算(Pedestrian Dead Reckoning, PDR)定位对初始位置的依赖和累积误差问题，提出了一个基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法。该算法由三个关键阶段组成： 1. 初始位置定位阶段：利用相关向量回归(Relevance Vector Regression, RVR)技术。RVR是一种统计学习方法，通过构建稀疏模型来预测目标的初始位置，旨在减少环境变化带来的影响，提高定位的准确性。 2. PDR定位反馈阶段：在这个阶段，算法结合了PDR定位的实时性和Wi-Fi定位的数据，通过接收目标移动信息，不断调整和校正初始位置的估计，提供连续的定位反馈，增强定位的稳定性。 3. 指纹定位阶段：最后，采用了K近邻(K-Nearest Neighbor, KNN)算法，根据预先收集的Wi-Fi信号强度数据点建立室内环境的指纹数据库。当接收到新的Wi-Fi信号时，通过比较当前信号与数据库中的指纹，实现高精度的位置识别。 实验结果显示，这个基于PDR反馈的Wi-Fi室内定位算法在定位精度和稳定性上有了显著提升，相比于传统的Wi-Fi定位方法，它降低了时间复杂度，从而提高了实时性能。这对于需要实时定位的室内导航系统、物联网设备追踪以及无线通信等领域具有重要意义。 论文作者赵建国和王杰贵分别来自电子工程学院，他们的研究方向包括Wi-Fi室内定位技术和信号与信息处理等，这表明他们在该领域有着扎实的理论基础和实践经验。此外，他们还关注到了Wi-Fi定位技术的实际应用挑战，并成功地提出了解决方案，体现了科研人员在解决实际问题上的创新思维和实践能力。整个研究过程遵循严谨的学术规范，从收稿到修订，显示出对科学严谨态度的重视。