基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究.docx
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【基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究】 随着室内定位技术的发展,超宽带定位技术因其高精度和抗干扰能力受到广泛关注。在实际应用中,尤其是在室内复杂环境中,非视距(NLOS)情况导致的定位误差成为亟待解决的问题。NLOS识别是提高定位精度的关键,它通过识别并排除错误的直达信号,从而采用视距(LOS)环境信道进行位置估计。 传统的NLOS识别技术主要分为三类:基于距离估计、基于信道冲击响应和基于位置估计的方法。例如,Yan等人利用贝叶斯先验概率和测距方法区分NLOS;王长强等人结合卡尔曼滤波和测距残差进行识别;Casas等人通过比较不同距离子集产生的位置来识别NLOS;Gustafson等人利用地理位置信息判断NLOS。然而,这些方法各有优缺点,如对冗余测量值的依赖、需要先验知识或在特定条件下难以有效识别。 近年来,基于机器学习的NLOS识别方法逐渐崭露头角,如SVM、SVDD、IVM和决策树等,但它们在训练和实际应用中面临复杂度高、效率低等问题。针对这些问题,本文提出了一种基于加权K-近邻(WKNN)分类的多特征参量NLOS识别方法。 首先,文章引入了一个新的特征参量——饱和度,它与其他已知特征参量(如均方根时延扩展和平均超量延迟)结合,通过Relief算法和互信息特征选择(MIFS)确定最优特征子集。Relief算法评估特征与类别标签之间的关系,而MIFS通过衡量特征与分类之间的信息增益来选择最相关的特征。这些特征被赋予相应的权重,以适应不同环境下的NLOS识别。 接着,文章详细阐述了WKNN分类器的工作原理,其核心在于根据特征权重调整邻居点的影响力,以提高分类的准确性。通过实验,分析了训练样本数量和K值对WKNN分类性能的影响,找到了最佳参数组合。实验结果证明,即使在复杂环境中,该算法也能保持较高的识别准确率。 最后,文章构建了一个完整的NLOS识别系统模型,并给出了系统的整体流程图。该流程包括信号处理、特征提取、特征选择和WKNN分类四个主要步骤,旨在实现高效、实时的NLOS识别。 综上所述,该研究为超宽带定位领域的NLOS识别提供了一种新颖且实用的解决方案,通过优化特征选择和加权K-近邻分类,提高了识别的准确性和环境适应性,降低了计算复杂度,对于提升室内定位系统的性能具有重要意义。
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