使用LASSO和弹性网优化技术的联合室内WLAN定位与异常值检测方案
网络与互联网体系结构
2016-10-20 v1 机器学习
摘要
本文介绍了两种使用增强稀疏恢复算法的室内无线局域网（WLAN）定位方法。这些方案生成稀疏的用户位置向量，同时最小化在线测量值与无线电地图之间的距离。两种方法的整体定位方案包括三个步骤：1）粗定位，通过将在线测量值与聚类后的无线电地图进行比较获得。提出了一种新颖的基于图的方法来聚类离线指纹。在线阶段，选择一个感兴趣区域（ROI），在其中搜索用户的位置；2）接入点（AP）选择；3）通过新颖的稀疏恢复算法进行精定位。由于在线测量值会受到称为异常值的非正常测量读数的影响，我们对稀疏恢复方法进行了修改，以便联合估计异常值和用户位置向量。异常值检测程序识别出读数不可用或错误的AP。所提出的定位方法已在典型办公环境中使用接收信号强度（RSS）测量值进行了测试，结果表明，它们能够以显著高的精度和分辨率定位用户，优于现有的WLAN指纹定位方法的结果。
引用
@article{arxiv.1610.05419,
title = {A Joint Indoor WLAN Localization and Outlier Detection Scheme Using LASSO and Elastic-Net Optimization Techniques},
author = {Ali Khalajmehrabadi and Nikolaos Gatsis and Daniel Pack and David Akopian},
journal= {arXiv preprint arXiv:1610.05419},
year = {2016}
}