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针对机场候机楼客流量大、室内环境复杂多变的特点，提出了一种基于谱回归核判别分析（SRKDA）的室内定位算法。在离线阶段，采集已知位置的接收信号强度（RSS）数据，使用SRKDA算法提取原始位置指纹（OLF）的非线性特征生成新的特征指纹库；在线阶段，先使用SRKDA对待定位点的RSS数据进行处理，进而使用加权K最近邻（WKNN）算法进行位置估计。定位仿真实验中，在两个不同的定位场景中，所提算法在1. 5 m定位精度下的误差累积分布函数（CDF）和定位准确率分别达到91. 2%和88. 25%，相对于核主成分分析法（KPCA）+WKNN模型分别提高了16. 7个百分点和18. 64个百分点，相对于KDA+WKNN模型分别提高了3. 5个百分点和9. 07个百分点；在大量离线样本（大于1 100条）的情况下，该算法数据处理时间远小于KPCA和KDA。实验结果表明，所提算法能够提高室内定位精度，同时节省了数据处理时间，提高了定位效率。
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