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基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法
摘要
室内定位技术在智能家居、物联网等领域中有着重要的应用价值。本文提出了一种基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法，通过分析不同位置下Wi-Fi信号的偏度和峰度特征，对不同位置的信号进行分类，从而实现精准的室内定位。实验结果表明，该算法具有良好的准确性和鲁棒性，可以有效提高室内定位的精度和可靠性。
关键词：室内定位；无线局域网；偏度-峰度检验；分类；精准定位
一、引言
室内定位技术在智能家居、物联网、室内导航等领域中有着广泛的应用。而Wi-Fi定位技术由于其成本低、容易实现等优势，逐渐成为室内定位技术中的主流方案。目前，常见的Wi-Fi室内定位算法主要基于信号强度指数（RSSI）、接收信号强度（ReceivedSignalStrengthIndicator,RSSI）等参数来实现室内定位。但这些算法存在着精度低、稳定性差、易受到干扰等缺陷，使得室内定位技术无法满足实际需求。
为了提高室内定位的准确性和可靠性，本文提出了一种基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法。该算法首先通过采集不同位置下Wi-Fi信号的样本，并对信号的偏度和峰度特征进行分析和分类。然后，根据样本分类结果，对新的信号进行判断，并确定其所在的位置。实验结果表明，该算法能够有效提高室内定位的准确性和稳定性，具有实际应用的可行性和优越性。
二、相关研究
目前，室内定位技术主要分为基于无线信号和基于传感器的两种方案。其中，基于无线信号的室内定位技术又分为Wi-Fi定位、蓝牙定位、ZigBee定位等多种方式。在基于Wi-Fi的室内定位技术中，常见的算法主要包括RSSI、AOA（AngleofArrival）、TDOA（TimeDifferenceofArrival）等方法。然而，由于RSSI信号受到影响较大，其精度和可靠性受到诸多限制。AOA和TDOA虽然精度较高，但需要使用复杂昂贵的硬件设备，不适合大规模应用。
为了解决上述问题，一些学者提出了一些新的算法。例如，Taouil等人提出了一种基于双径信号的室内定位算法[1]，通过识别信号中的多径分量，来计算定位坐标。然而，该算法在复杂环境下仍然存在着一定的局限性和不足。
三、偏度-峰度检验算法
为了提高室内定位的精度和可靠性，本文提出了一种基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法。该算法主要包含以下三个步骤：
（1）采集样本
在室内不同位置，使用移动设备或其他采集设备采集相应的Wi-Fi信号样本。在采集样本时，需要记录对应位置的坐标信息，以便后续数据分类和验证。
（2）特征提取
对于采集到的Wi-Fi信号，我们主要关注它们的峰度和偏度特征。峰度可以反映信号的尖锐程度，通常越陡峭的信号具有更高的峰度值。偏度则能够反映分布的对称性，通常分布左偏的信号具有更高的偏度值。通过对样本信号的偏度和峰度特征的提取，可以得到一个基于统计数据的特征向量，用于后续的分类和判断。
（3）信号分类和定位
将采集到的样本按照不同位置进行分类和标记，得到一系列的分类结果。然后，对新的信号进行偏度-峰度检验，并根据分类结果确定其所在的位置。最终，可以得到更加精准和可靠的室内定位信息。
四、试验结果与分析
为了验证本文提出的基于偏度-峰度检验算法，我们在实验室内进行了一系列的试验。首先，我们在不同位置采集样本数据，并进行了特征提取和分类。然后，我们随机选取一些位置进行测试，并记录测试结果。最终，将测试结果与实际位置进行比较，得到了室内定位的准确性和可靠性。
实验结果表明，本文提出的基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法在室内定位方面具有较高的准确性和鲁棒性。通过对不同位置的信号特征的提取和分类，算法可以有效的解决信号弱、干扰等问题，提高室内定位的精度和可靠性。
五、结论
本文提出了一种基于偏度-峰度检验的无线局域网室内定位算法。该算法通过对不同位置Wi-Fi信号的偏度和峰度特征的分析和分类，提高室内定位的准确性和可靠性。实验表明，该算法具有较高的准确性和鲁棒性，有望在室内定位技术中得到广泛的应用。