本文關(guān)鍵詞： 位置指紋 壓縮感知 支持向量機(jī) wifi 室內(nèi)定位　出處：《激光雜志》2014年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)位置指紋定位算法在訓(xùn)練階段信號(hào)數(shù)據(jù)采集量大和定位精度不高的問(wèn)題,提出一種壓縮感知(CS,Compressed Sensing)與K均值改進(jìn)支持向量機(jī)(SVM,Support Vector Machine)相結(jié)合的定位算法模型(CS-KSVM)。CS算法在訓(xùn)練階段利用已采集到的部分參考點(diǎn)wifi信號(hào)強(qiáng)度數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)指紋信號(hào)庫(kù)進(jìn)行重構(gòu)以降低信號(hào)采集工作量,再用K均值改進(jìn)SVM算法來(lái)實(shí)現(xiàn)測(cè)試點(diǎn)的準(zhǔn)確分類。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明,CS-KSVM算法在相同采樣點(diǎn)條件下的定位精度明顯要高于傳統(tǒng)定位算法,同時(shí)在相同定位精度條件下大大減少了定位需要的采樣點(diǎn)數(shù)。CS-KSVM算法在3米之內(nèi)的定位準(zhǔn)確度可以達(dá)到93.2%。
[Abstract]:Aiming at the problem of large amount of signal data acquisition and low positioning accuracy in the training phase of the location fingerprint localization algorithm, This paper presents a new localization algorithm model, CS-KSVMN. CS algorithm, which combines compressed sensing with K-means improved support Vector Machine. In the training stage, the whole fingerprint signal library is entered by using the collected wifi signal intensity data of some reference points. Row reconstruction to reduce the workload of signal acquisition, Then the K-means improved SVM algorithm is used to realize the accurate classification of the test points. The experimental results show that the accuracy of the CS-KSVM algorithm is obviously higher than that of the traditional localization algorithm under the same sampling points. At the same time, under the same positioning precision condition, the sampling number. CS-KSVM algorithm can achieve the accuracy of 93.2in less than 3 meters.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN92

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7 蕭s，

本文編號(hào)：1529612