基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究
Research on WLAN indoor positioning algorithm based on CMAES-SVR
四川大学 电气工程学院, 成都 610065
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
基金项目
四川省科技厅科技支撑计划项目(2015FZ061)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0408
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第8期
所属栏目: 网络与通信技术
出版页码: 2514-2517,2521
文章编号: 1001-3695(2019)08-058-2514-04
发布历史
引用本文
饶华, 王忠, 李欣. 基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (8): 2514-2517,2521. (Rao Hua, Wang Zhong, Li Xin. Research on WLAN indoor positioning algorithm based on CMAES-SVR [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (8): 2514-2517,2521. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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