基于LWR-ABCSVR的WiFi指纹定位算法

发布时间：2018-04-30 21:40

  本文选题：WiFi + LWR算法　； 参考：《系统仿真学报》2017年06期

【摘要】：针对在Wi Fi环境下,传统的位置指纹定位算法定位精度不够高和指纹数据库构建困难的问题提出了一种基于线性加权回归(LWR)和蜂群优化的支持向量回归机(ABCSVR)的LWR-ABCSVR定位算法。该算法通过LWR在离线阶段对采集到的位置指纹数据库进行扩充;利用ABCSVR构建物理位置和RSS之间的非线性关系,并通过构建的预测模型完成定位。实验结果表明,该算法的定位精度远高于传统的几种定位算法,并且可以在一定程度上减少构建指纹数据库的工作量,是一种综合性能良好的定位算法。
[Abstract]:In the context of Wi Fi, a LWR-ABCSVR location algorithm based on linear weighted regression (LWR) and swarm optimization support vector regression (ABCSVR) is proposed in the traditional location fingerprint location algorithm. The algorithm is based on the linear weighted regression (LWR) and the swarm optimization of the support vector regression machine (ABCSVR). The algorithm is used to collect the number of location fingerprints in the off-line phase of the algorithm. According to the expansion of the library, the nonlinear relationship between the physical location and the RSS is constructed by ABCSVR, and the positioning is completed by the constructed prediction model. The experimental results show that the location precision of the algorithm is far higher than that of the traditional location algorithms, and it can reduce the workload of the fingerprint database to a certain extent, and it is a kind of comprehensive performance. Good location algorithm.

【作者单位】： 江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心;
【基金】：国家自然科学基金(61572238) 江苏省杰出青年基金(BK20160001) 江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究项目(BY2016022-24)
【分类号】：TN92

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本文编号：1826376