發(fā)布時(shí)間：2021-11-21 14:53

　　為了進(jìn)一步研究現(xiàn)有自適應(yīng)增強(qiáng)（AdaBoost）算法的無(wú)線保真（WiFi）室內(nèi)定位方法中,指紋庫(kù)數(shù)據(jù)異常值處理和子分類器的權(quán)重決策,提出1種改進(jìn)AdaBoost算法的WiFi室內(nèi)定位方法:通過(guò)1種判決式特征選擇機(jī)制,優(yōu)化特征屬性的權(quán)重,減少指紋庫(kù)數(shù)據(jù)異常值對(duì)子分類器的影響,有效提高子分類器的魯棒性;在投票決策階段,采用1種聯(lián)合投票決策方法,充分保留對(duì)特征屬性隨機(jī)采樣而導(dǎo)致的子樹(shù)之間的多樣性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與已有相關(guān)算法相比,該算法能夠有效降低訓(xùn)練階段異常值對(duì)定位算法的影響,且分類準(zhǔn)確率有顯著提升。 

【文章來(lái)源】：導(dǎo)航定位學(xué)報(bào). 2020,8(05)CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

定位誤差分析由于KNN僅考慮了所采集到的RSSI特征因子


本文編號(hào)：3509715