改进的室内定位算法：可靠AP选择与DBN提升精度

本篇论文研究关注的是室内定位技术，尤其是在解决基于位置指纹方法因非视距传播导致定位精度不高的问题。研究者提出了一个创新的解决方案，即基于可靠AP选择和深度置信网络（DBN）的室内定位算法。该算法分为离线阶段和在线阶段。 在离线阶段，首先采用改进的K-means算法对定位区域进行分割，将其划分为多个子区域。通过Fisher准则和AP节点的缺失频率，选择那些具有较高辨别能力和稳定性的AP（接入点）作为子区域的训练节点。这一步骤有助于减少噪声干扰，提升定位精度。接下来，利用选定的AP节点数据，使用DBN模型进行指纹库的训练，DBN作为一种深度学习模型，能够更好地挖掘数据中的复杂关系。 在线阶段，当测试点收到信号时，根据接收信号强度判断其所属的子区域类别。然后，利用训练好的DBN模型实时地估计测试点的位置，这种方法相比于传统的WKNN、M-WKNN和PSO-ANN算法，提高了定位的精确度和稳定性。因为DBN模型能处理高维数据，且具有自学习和特征提取的能力，这使得算法在应对复杂的室内环境变化时更为有效。 该研究不仅关注技术细节，如AP的选择策略和深度学习模型的应用，还强调了实际效果的验证。通过与同类算法的比较，证实了所提算法在提升室内定位性能方面的优势。因此，这项工作对于室内定位技术的优化和实际应用具有重要意义，特别是在无线传感器网络、数字图像处理和嵌入式系统等领域。 作者李新春和郭欣欣分别来自辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，他们的研究领域涵盖了无线传感器网络，展示了他们在室内定位领域的专业素养和贡献。此外，论文还获得了国家自然科学基金的资助，表明这项研究得到了学术界的认可和支持。整个研究过程严谨，从理论分析到实验验证，都体现了对提高室内定位精度的深入探索和技术创新。