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申请/专利权人：中国石油大学(华东)

摘要：本发明涉及无线电技术领域，尤其涉及一种基于核函数特征提取和套索算法的室内定位方法及装置，旨在解决现有指纹架构类型的定位方法的定位精度不够高的问题。该基于核函数特征提取和套索算法的室内定位方法及装置，通过KPCA方法有效的提取出数据中的非线性特征，通过LASSO算法估计拥有稀疏参数的线性模型，减小模型的方差，KPCA方法与LASSO算法两者相互配合，改善了传统特征提取法的特征提取能力而且提高了回归曲线的精度，能够更好的处理样本空间内禀的非线性据结构性质，将特征空间线性不可分的模式通过非线性映射到更高维特征空间实现聚类分析以及回归分析，从而进一步提升了室内定位的精度，且这种高精度的室内定位方法为室外定位提供有利的支持。

主权项：1.一种基于核函数特征提取和套索算法的室内定位方法，其特征在于，所述方法包括：获得原始位置指纹空间F＝{F1，F2，F3…FN}T，其中， L＝l1，l2，，3，...lNT；n表示各个参考节点上采集到的非视距的可接入点数；rssin表示对第i个参考节点的第n个可接入点进行p次采样后的接收信号强度均值RSS均值；通过核函数特征提取方法KPCA方法获得离线特征指纹空间F′，其中，其中，K表示核矩阵；表示修正核矩阵；α表示的通过施密特正交化的特征向量；在原始位置指纹空间中找到一些指纹点作为标志点得到标志点数据库S；将用户采集到的新的位置指纹加入到标志点数据库S组合成在线位置指纹数据库O，在线位置指纹数据库O通过核函数特征提取方法KPCA方法获得在线特征位置指纹空间O′；利用LASSO算法对离线特征指纹空间F′进行回归分析，得到离线特征指纹空间F′的物理位置坐标x和y分别关于接收信号强度RSS的两条回归曲线，把在线特征位置指纹空间O′中的每一个行向量与离线特征指纹空间F′中的每一个行向量比较欧拉距离，找到在线特征位置指纹空间O′中的每一个行向量和它最相似的F′中的行向量对应的L中的位置信息；剔除掉在线特征位置指纹空间O′中已知的标志点坐标后剩下唯一一个待测点坐标，即用户的实时坐标；所述通过核函数特征提取方法KPCA方法获得离线特征指纹空间F′，具体为：将原始位置指纹空间F作为输入空间，计算核矩阵K，其中，Kij＝exp|Fi-Fj|-ε2，Kij表示K中的第i行第j列位置上的元素，i，j＜＝N；ε表示高斯核宽度；通过公式计算得到修正核矩阵其中，lN表示一个N×N维的矩阵，矩阵中的每一个元素的数值都是1N；通过函数numpy.linalg.elg计算的特征值和特征向量，获得的前k个最大特征值λ1≥λ2…λk-1≥λk以及对应的特征向量v1≥v2…vk-1≥vk；通过施密特正交化将v1，v2…vk单位正交化得到α1，α2，…αk；通过公式计算出离线特征指纹空间F′，其中α＝α1，α2，…αk；所述在原始位置指纹空间中找到一些指纹点作为标志点得到标志点数据库S，具体为：以选定区域的中心为原点建立笛卡尔直角坐标轴，每隔一米采集坐标轴上的接收信号强度RSS得到标志点数据库S。

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