一种基于SVR的定位误差修正算法

发布时间：2018-02-21 02:39

  本文关键词： 无线传播环境 RSS指纹数据 支持向量回归机 定位误差　出处：《计算机应用研究》2017年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对井下无线信号传播环境发生改变需要重新采集RSS(received signal strength)指纹数据的问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的定位误差修正算法。该算法在离线阶段利用支持向量回归机,建立待训练点的RSS值和定位结果与定位误差之间的非线性关系,在线阶段利用该模型计算RSS样本的定位误差,并修正定位结果。实验结果表明,在离线训练点数量增加前后,该修正算法比指纹匹配算法的定位误差分别减少了22%与38%。
[Abstract]:Aiming at the problem that the downhole wireless signal propagation environment needs to re-collect RSS(received signal fingerprint data, a localization error correction algorithm based on support vector regression (SVR) is proposed, which uses support vector regression machine (SVM) in off-line phase. The nonlinear relationship between the RSS value and the location result and the positioning error of the training point is established. In the online stage, the positioning error of the RSS sample is calculated by using the model, and the location result is corrected. The experimental results show that the number of off-line training points increases before and after the increase of the number of the off-line training points. Compared with the fingerprint matching algorithm, the location error of the modified algorithm is reduced by 22% and 38 respectively.
【作者单位】： 中国矿业大学信息与电气工程学院;中国矿业大学物联网(感知矿山)研究中心;
【基金】：江苏省自然科学基金青年基金资助项目(BK20140216) 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2014QNB45) 江苏省博士后科研计划资助项目(1402059C)
【分类号】：TN925.93;TP18

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本文编号：1520760