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题名多定位源数据分析的特征向量空间滤波模型及仿真实验
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作者
姚海云
舒红
汪善华
曾坤
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机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
深圳市地籍测绘大队
武汉益士天慧科技有限公司
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出处
《城市勘测》
2019年第2期93-96,100,共5页
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基金
国家重点专项项目"面向大型复杂区域的室内混合智能定位系统"课题(2016YFB0502204)
国家重点实验室"北斗接收机基带处理算法的研究"开放基金课题(17D02)
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文摘
目前,在室内定位中,鲜有研究者将多个定位源的空间布局这一重要因素考虑到定位结果的估计中来。室内定位中,众多定位源可以看作多个随机变量的一次实现,每个定位源结果并非严格独立,通常存在一定空间布局,可以模拟为确定性空间结构函数或统计空间自相关模型。定位源空间自相关会导致不同定位源影响系数(回归系数)方差膨胀效应和定位结果偏移效应。方差膨胀将导致参数估值的不确定性被低估,最终导致定位结果存在较大偏差。本文特征向量空间滤波模型(Eigenvector Spatial Filtering Model,ESF)将多定位源空间布局归结为一个代理变量,加入一般多元线性回归模型,构造最终的多定位源融合算法。定位源空间自相关效应通过特征向量空间滤波模型的空间代理变量来表征和分离,从而特征向量空间滤波模型满足独立(定位源结果彼此独立)同分布的一般线性回归模型条件。仿真分析表明运用特征向量空间滤波模型使用户定位结果和回归系数估值的精度均有明显提高。
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关键词
室内定位
空间自相关
多元线性回归模型
特征向量空间滤波模型
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Keywords
indoor positioning
spatial autocorrelation
multivariate linear regression model
eigenvector spatial filtering model
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分类号
TN92
[电子电信—通信与信息系统]
TN713
[电子电信—电路与系统]
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