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申请/专利权人：重庆邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于格拉姆角场GramianAngularField的指纹库建构方法。首先，在目标区域内部部署若干个位置已知的参考点ReferencePoint，RP，并在每个参考点处采集接入点AP信号信息，选取RSS信号最强的5个AP；其次，利用格拉姆角场的方法将采集到的RSS数据转换成图像；最后，对图像进行特征提取，并将所提取的特征作为参考点的指纹信息从而构建指纹库。本发明专利通过利用格拉姆角场的原理最大限度的保留了参考点的RSS指纹信息，与传统的用RSS均值做指纹的方法相比解决了位置指纹的不准确性和局限性；通过对图像特征的提取降低了指纹库的维度，减小了定位算法的复杂度。
主权项：1.一种基于格拉姆角场GramianAngularField,GAF和LULowertriangularmatrix,Unitarymatrix分解的指纹库构建方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、在目标区域线性等间隔标定N个位置已知的参考点RP，ReferencePoint，在每个参考点处采集来自信号最强的五个AP的RSS信息；步骤二、利用格拉姆角场的方法分别将每个参考点采集到的RSS数据转换成图像的形式；步骤三、采用局部二值模式算法LocalBinaryPatterns,LBP提取步骤二中所得图像的特征，利用图像的特征向量构建目标区域的指纹库，记为矩阵A；步骤四、采用LULowertriangularmatrix,Unitarymatrix分解算法预处理步骤三中的指纹库矩阵，以降低其列相关性，从而满足有限等距性RestrictedIsometryProperty,RIP。步骤五、根据压缩感知理论，利用稀疏恢复的算法结合在线阶段的测量值以及指纹库矩阵，恢复出位置向量，进而得到目标位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于格拉姆角场的指纹库构建方法
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