《计算机应用研究》|Application Research of Computers

基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究

Research on WLAN indoor positioning algorithm based on CMAES-SVR

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作者 饶华,王忠,李欣
机构 四川大学 电气信息学院
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摘要 针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法。该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理,然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块;其次采用协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)优化支持向量回归机(SVR)参数,从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型,通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系;最后判断测试点所属类簇,根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测。实验结果表明,与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比,该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高。
关键词 室内定位;位置指纹;聚类分析;协方差矩阵自适应进化策略;支持向量回归
基金项目 四川省科技厅科技支撑计划项目(2015FZ061)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2019-12-040.html
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中图分类号 TP393
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