5G超密集网络下的室内压缩重构指纹定位算法

来源：电讯技术杂志2021年第11期北京时间：

作者：贾鹏飞,张月霞

单位：(北京信息科技大学 信息与通信工程学院，北京 100101;北京信息科技大学 a.信息与通信工程学院;b.现代测控技术教育部重点实验室;c.高动态导航北京市实验室，北京 100101)

摘要：为减少室内定位复杂度并进一步提高定位精度，提出了一种5G超密集网络下的室内压缩重构指纹定位算法。该算法分为离线建库阶段和在线匹配阶段两个阶段。离线建库阶段采用了矩阵填充理论进行指纹库的构建，只需采取少量的指纹点构建具有低秩特性的局部指纹库，并通过非精确增广拉格朗日乘子法(Inexact Augmented Lagrangian Multiplier Method,IALM)算法进行矩阵填充，从而恢复完整的指纹库。在线匹配阶段采用卡方距离代替传统的欧式距离来计算待定位点与参考指纹点的相似度，并用加权K近邻算法估算出待定位点坐标。经过实验仿真分析，所提算法以1.13%的误差节约了40%的工作量，在信噪比为10 dB时定位误差最小为0.200 8 m,与传统K近邻指纹匹配算法相比具有更好的定位精度。

关键词：5G超密集网络；室内定位；指纹定位；矩阵填充；加权K近邻算法；

基金资助：国家重点研发计划（2020YFC1511704）；国家自然科学基金资助项目（61971048）；北京市科技计划课题（Z191100001419012）；北京信息科技大学2020年促进高校内涵发展科研水平提高项目（2020KYNH212）