基于加权K-近邻分类的非视距识别方法研究

作者：韦子辉; 解云龙; 王世昭; 叶兴跃; 张要发; 方立德

来源：电子与信息学报, 2021, 1-10.

• 超宽带定位
• 信道冲击响应
• 非视距识别
• 特征选择
• 加权-K近邻

超宽带(UWB)定位系统中，针对复杂的环境下，信号的遮挡、直达信号的错误判断严重影响定位精度问题，该文基于信道冲激响应(CIR)提出一种新型特征参量——饱和度(S)，结合前人提出的特征参量利用Relief算法和互信息特征选择(MIFS)算法进行特征选择，在相关性的基础上赋予特征相应的权重，选择最优的特征子集进行加权K-近邻(WKNN)分类，提高了非视距(NLOS)识别系统准确度。并且分析了WKNN算法中的训练数据集数量与近邻数K对算法的影响，确定优选方案，减小了算法计算量，提高了NLOS识别系统实时性。在不同环境下进行实验验证，结果表明，该方法具备较高的识别准确度和环境适用性，识别精度达到95%。