摘要：针对基于指纹的无线传感网络室内定位,提出了一种基于核隐变量正交投影(Kernel-based orthogonal projection to latent structures, K-OPLS)的定位算法。在O-PLS的模型框架下,K-OPLS算法应用“核技巧”将描述变量映射至高维特征空间,给出了描述变量和响应变量之间的非线性关系,以实现对模型的预测成分及与响应正交成分的计算。K-OPLS算法集核偏最小二乘建模和正交信号校正预处理方法于一体,在一定程度上有效地改进了模型性能,增强了模型解释性。基于RSSI指纹信息,构建锚节点与处于参考位置的非锚节点之间的非线性映射关系,K-OPLS算法可以实现WSN的室内定位跟踪。将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与核岭回归(KRR)、核极限学习机(KELM)、核信噪比(KSNR)、核偏最小二乘(KPLS)、核自适应滤波等其他核学习算法进行比较。仿真实验中,基于小波核的WK-OPLS算法在无噪声和有噪声环境下的跟踪估计误差分别为0.232 6、1.320 5 m。物理实验中,基于小波核的该算法跟踪估计误差为0.249 3 m。实验结果表明,所提算法有效提高了定位精度,而且具有一定的除噪能力。

关键词：无线传感网络 室内定位 核方法 隐变量正交投影 跟踪 

单位：兰州交通大学自动化与电气工程学院; 兰州730070