室内定位新算法：基于KPCA的核函数特征提取与IWKNN

"基于核函数特征提取的室内定位算法研究，通过使用KPCA对原始位置指纹进行非线性特征提取，在线阶段采用IWKNN算法进行位置估计，提高了室内定位的精度和效率。" 本文主要介绍了一种创新的室内定位算法，它结合了核函数特征提取（Kernel Principal Component Analysis, KPCA）和改进的加权k近邻（Improved Weighted K-Nearest Neighbor, IWKNN）技术，用于提升无线局域网络（Wireless Local Area Network, WLAN）环境下的室内定位性能。传统的室内定位方法通常依赖于接收信号强度（Received Signal Strength, RSS）信息，但这些方法往往受到多径效应、环境干扰等因素的影响，导致定位精度不高。 在该研究中，作者首先提出了一个离线阶段的处理流程，利用KPCA来处理原始位置指纹（Original Location Fingerprint, OLF）。OLF是根据接收到的各个接入点（Access Point, AP）的RSS信息建立的位置与RSS值的映射关系。KPCA是一种非线性降维技术，能够从高维的RSS数据中提取出隐藏的非线性特征，从而更全面地捕捉环境中的信号变化模式。这种方法有助于克服RSS波动带来的不确定性，提高特征的区分度。 在线阶段，文章引入了IWKNN算法来实现位置估计。IWKNN相比传统的k近邻（k-Nearest Neighbor, KNN）算法，具有动态调整近邻数的能力，可以根据实际情况自主选择最优的近邻数，以达到最佳的定位效果。这在一定程度上减少了对大量RSS采样和大量AP的依赖，从而降低了系统的复杂性和成本。 实验结果证实，基于KPCA和IWKNN的室内定位算法在平均误差和定位准确率上表现优越，不仅定位精度得到了显著提高，而且在减少RSS采样次数和AP数量的情况下仍能保持良好性能。这一成果对于优化室内定位系统，特别是在资源有限的环境中，具有重要的实际应用价值。 关键词：无线局域网络；室内定位；接收信号强度；核函数特征提取 该研究的贡献在于提供了一个新的室内定位解决方案，通过非线性特征提取和智能近邻选择策略，提升了定位性能并减少了资源需求，为室内定位技术的发展提供了新的思路。