發(fā)布時(shí)間：2018-02-21 02:39

  本文關(guān)鍵詞： 無線傳播環(huán)境 RSS指紋數(shù)據(jù) 支持向量回歸機(jī) 定位誤差　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)井下無線信號(hào)傳播環(huán)境發(fā)生改變需要重新采集RSS(received signal strength)指紋數(shù)據(jù)的問題,提出一種基于支持向量回歸(SVR)的定位誤差修正算法。該算法在離線階段利用支持向量回歸機(jī),建立待訓(xùn)練點(diǎn)的RSS值和定位結(jié)果與定位誤差之間的非線性關(guān)系,在線階段利用該模型計(jì)算RSS樣本的定位誤差,并修正定位結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在離線訓(xùn)練點(diǎn)數(shù)量增加前后,該修正算法比指紋匹配算法的定位誤差分別減少了22%與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.
【作者單位】： 中國(guó)礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;中國(guó)礦業(yè)大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)(感知礦山)研究中心;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金青年基金資助項(xiàng)目(BK20140216) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金資助項(xiàng)目(2014QNB45) 江蘇省博士后科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(1402059C)
【分類號(hào)】：TN925.93;TP18

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本文編號(hào)：1520760