本文選題：接收信號(hào)強(qiáng)度 + 無線局域網(wǎng)��； 參考：《計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展》2017年05期

【摘要】：針對(duì)接收信號(hào)強(qiáng)度(received signal strength,RSS)的時(shí)變性降低WLAN室內(nèi)定位精度的問題,提出了一種基于核直接判別分析(kernel direct discriminant analysis,KDDA)和混洗蛙跳最小二乘支持向量回歸機(jī)(SFLA-LSSVR)的定位算法,該算法通過核函數(shù)策略將采集的各接入點(diǎn)(access point,AP)的RSS信號(hào)映射到非線性領(lǐng)域,有效提取了非線性定位特征,重組定位信息,去除冗余定位特征和噪聲;然后采用LSSVR算法構(gòu)建指紋點(diǎn)定位特征數(shù)據(jù)與物理位置的映射關(guān)系模型,采用SFLA算法優(yōu)化該關(guān)系模型的參數(shù),并用該關(guān)系模型對(duì)測(cè)試點(diǎn)的位置進(jìn)行回歸預(yù)測(cè).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:提出算法在相同的采樣次數(shù)下的定位精度明顯優(yōu)于WKNN,ANN,LSSVR算法,并且在相同的定位精度下,采樣次數(shù)較大減少,是一種性能良好的WLAN室內(nèi)定位算法.
[Abstract]:Aiming at the problem that the time variant of received signal intensity (signal) reduces the indoor positioning accuracy of WLAN, a localization algorithm based on kernel direct discriminant analysis (kernel direct discriminant analysis) and shuffled leapfrog support vector regression machine (SFLA-LSS) is proposed, which is based on kernel direct discriminant analysis (kernel direct discriminant analysis) and shuffled least-squares support vector regression machine (SFLA-LSSVR). The algorithm uses kernel function strategy to map the RSS signals of each access point to the nonlinear domain, effectively extracts the nonlinear location features, recombines the location information, and removes redundant location features and noise. Then the LSSVR algorithm is used to construct the mapping relationship model between the feature data of fingerprint location and the physical location. The parameters of the relationship model are optimized by SFLA algorithm and the location of the test points is predicted by the relationship model. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the WKNNNANN LSSVR algorithm under the same sampling times, and the sampling number is greatly reduced under the same positioning precision. It is a good WLAN indoor localization algorithm.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息學(xué)院;蕪湖創(chuàng)業(yè)園留學(xué)人員博士后科研工作站;
【基金】：國家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013BAH52F01)~~
【分類號(hào)】：TP18;TN925.93

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 梁韻基;周興社;於志文;倪紅波;;普適環(huán)境室內(nèi)定位系統(tǒng)研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2010年03期

2 汪苑;林錦國;;幾種常用室內(nèi)定位技術(shù)的探討[J];中國儀器儀表;2011年02期

3 王麗英;;導(dǎo)航發(fā)展的新熱點(diǎn)——室內(nèi)定位[J];今日電子;2011年12期

4 ;衛(wèi)星信號(hào)易被干擾 室內(nèi)定位技術(shù)解析[J];金卡工程;2012年07期

5 李振;姚以鵬;;大型公共場(chǎng)館智能室內(nèi)定位導(dǎo)游系統(tǒng)的技術(shù)研究[J];廣東科技;2013年12期

6 袁飛;;淺談室內(nèi)定位與機(jī)場(chǎng)旅客個(gè)性化服務(wù)[J];中國科技信息;2014年08期

7 張玉梅;康曉霞;;救援隊(duì)員室內(nèi)定位技術(shù)分析[J];消防科學(xué)與技術(shù);2012年06期

8 楊華;劉軍發(fā);陳益強(qiáng);;一種基于多終端動(dòng)態(tài)協(xié)同的室內(nèi)定位方法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究;2012年07期

9 胡天琨;葉建芳;;基于手持設(shè)備的室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];微型機(jī)與應(yīng)用;2012年13期

10 宋敏;申閆春;;室內(nèi)定位航位推測(cè)算法的研究與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)工程;2013年07期

相關(guān)會(huì)議論文 前6條

1 張立立;鐘耳順;;無線室內(nèi)定位技術(shù)[A];中國地理信息系統(tǒng)協(xié)會(huì)第八屆年會(huì)論文集[C];2004年

2 郭明濤;李文元;龔福春;;室內(nèi)定位方法分析[A];2007北京地區(qū)高校研究生學(xué)術(shù)交流會(huì)通信與信息技術(shù)會(huì)議論文集（下冊(cè)）[C];2008年

3 郭旭斌;葉長(zhǎng)城;王憶文;李輝;;基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的室內(nèi)定位系統(tǒng)[A];第十五屆計(jì)算機(jī)工程與工藝年會(huì)暨第一屆微處理器技術(shù)論壇論文集（A輯）[C];2011年

4 房秉毅;李熹;;超寬帶室內(nèi)定位系統(tǒng)研究[A];2005年全國超寬帶無線通信技術(shù)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

5 雷地球;羅海勇;劉曉明;;一種基于WiFi的室內(nèi)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[A];第六屆和諧人機(jī)環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會(huì)議（HHME2010)、第19屆全國多媒體學(xué)術(shù)會(huì)議（NCMT2010）、第6屆全國人機(jī)交互學(xué)術(shù)會(huì)議（CHCI2010）、第5屆全國普適計(jì)算學(xué)術(shù)會(huì)議（PCC2010）論文集[C];2010年

6 胡斌;宋娜娜;;基于航位推測(cè)技術(shù)的消防人員室內(nèi)定位系統(tǒng)研究[A];2014中國消防協(xié)會(huì)科學(xué)技術(shù)年會(huì)論文集[C];2014年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前9條

1 常麗君;利用地磁場(chǎng)可解智能電話室內(nèi)定位難題[N];科技日?qǐng)?bào);2012年

2 本報(bào)記者 吳佳s，

本文編號(hào)：1804499