針對(duì)不同型號(hào)的智能手機(jī)之間存在硬件差異,導(dǎo)致在使用不同的智能手機(jī)進(jìn)行室內(nèi)定位時(shí),采集同一藍(lán)牙信號(hào)強(qiáng)度觀測(cè)值存在偏差而影響定位精度的問題,提出了一種基于蟻群算法的支持向量機(jī)室內(nèi)定位藍(lán)牙標(biāo)定方法.由于支持向量機(jī)參數(shù)的選取對(duì)其預(yù)測(cè)精度影響較大,因此利用蟻群算法避免人為盲目地選擇支持向量機(jī)的參數(shù),優(yōu)化模型并提高預(yù)測(cè)精度.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于蟻群算法的支持向量機(jī)室內(nèi)定位藍(lán)牙標(biāo)定方法相比標(biāo)定前的精度提高了37.3%,可以有效地進(jìn)行室內(nèi)定位. 

【文章來源】：江西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2020,44(02)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

基于蟻群算法的支持向量機(jī)參數(shù)優(yōu)化流程圖

將用戶設(shè)備在某個(gè)采集點(diǎn)所有AP的RSSI平均值作為自變量xi,并將參考設(shè)備在該采集點(diǎn)對(duì)應(yīng)AP的RSSI平均值作為因變量yi,并通過python代碼建立模型.將與線性模型和支持向量機(jī)模型進(jìn)行對(duì)比,結(jié)果如圖2和圖3所示.圖3 支持向量機(jī)模型

圖2 線性標(biāo)定模型圖2為經(jīng)線性模型標(biāo)定后的信號(hào)強(qiáng)度與參考設(shè)備之間藍(lán)牙RSSI觀測(cè)值的函數(shù)關(guān)系,圖3為經(jīng)支持向量機(jī)預(yù)測(cè)模型標(biāo)定后的華為Mate8手機(jī)與參考設(shè)備之間藍(lán)牙RSSI觀測(cè)值的函數(shù)關(guān)系.為驗(yàn)證模型的有效性,分別使用2種模型對(duì)不同品牌不同型號(hào)的智能手機(jī)在用戶定位時(shí)的藍(lán)牙RSSI觀測(cè)值進(jìn)行實(shí)時(shí)校正,校正結(jié)果如表2所示.使用校正結(jié)果進(jìn)行定位藍(lán)牙指紋定位實(shí)驗(yàn),定位誤差結(jié)果如表3所示.

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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