%0 Journal Article
%A 陈朋朋
%A 李涛
%A 刘芬
%A 王文涵
%A 常紫英
%T 一种基于Shapelet算法的指纹定位方法
%D 
%R 10.13190/j.jbupt.2019-223
%J 北京邮电大学学报
%P 95-100
%V 43
%N 4
%X 信道状态信息（CSI）受时空影响较大，导致现有基于CSI的室内定位技术鲁棒性差.针对这一问题，提出了基于Shapelet算法的指纹定位方法.在训练阶段将CSI作为原始位置数据，通过3-&#963;异常值处理法和卡尔曼滤波对原始数据进行处理、修正；再使用Shapelet算法提取每个位置的指纹，并建立指纹库；最后使用指纹库构建Shapelet决策树，通过决策树分类实现较为精准的定位.通过与主成分分析算法以及<i>k</i>近邻算法的对比实验，结果表明，该方法在不同时间的定位精度较高，且能保持性能稳定，所需训练集更小.
%U https://journal.bupt.edu.cn/CN/10.13190/j.jbupt.2019-223