【摘 要】
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针对基于接收信号指数强度（RSSI）的WLAN室内定位算法易受干扰、波动较大及室内指纹定位方法指纹库构建繁杂而工作量较大的问题,提出了一种基于稀疏表示的指纹定位技术,在离线阶
【机 构】
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安徽工程大学安徽省电气传动与控制重点实验室,皖西学院网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61572366）
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针对基于接收信号指数强度（RSSI）的WLAN室内定位算法易受干扰、波动较大及室内指纹定位方法指纹库构建繁杂而工作量较大的问题,提出了一种基于稀疏表示的指纹定位技术,在离线阶段利用压缩感知的理论来构建离线数据库,以降低离线采集的复杂度,在线定位阶段利用向量相似性理论来提高定位的精度,实验结果表明,本文提出的算法有效地提高了室内静态定位问题的精度及抗干扰性能。
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