發(fā)布時(shí)間：2018-04-05 16:07

  本文選題：接收信號(hào)強(qiáng)度　切入點(diǎn)：最小二乘支持向量回歸機(jī)　出處：《現(xiàn)代電子技術(shù)》2017年11期

【摘要】：為了降低基于接收信號(hào)強(qiáng)度指示(RSSI)測(cè)距誤差對(duì)節(jié)點(diǎn)定位的影響,解決RSSI測(cè)距定位誤差較大的問題,提出基于RSSI高斯濾波的最小二乘支持向量回歸機(jī)LSSVR定位算法(LSSVR-GF-RSSI)。LSSVR-GF-RSSI算法先利用高斯函數(shù)濾除誤差較大的RSSI值,篩選出較準(zhǔn)確的RSSI值,再依據(jù)這些值計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)離錨節(jié)點(diǎn)間的距離。將這些距離作為L(zhǎng)SSVR的輸入,建立基于RSSI測(cè)距的LSSVR定位算法模型,最終,估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)的位置。仿真結(jié)果表明,提出的LSSVR-GF-RSSI算法能夠有效地降低均方定位誤差,比傳統(tǒng)的基于RSSI的LSSVR定位算法減少了約12%~20%。
[Abstract]:In order to reduce the influence of rangefinder error based on received signal strength indication (RSSI) on node location, and to solve the problem of large ranging error in RSSI,A least squares support vector regression (LSSVR-GF-GF-RSSI) LSSVR location algorithm based on RSSI Gao Si filter is proposed. The LSSVR-GF-RSSI algorithm first filters out the RSSI values with large error by using Gao Si function, and then calculates the distance between unknown nodes and anchor nodes according to the values of LSSVR-GF-GF-RSSI, and then calculates the distance between unknown nodes and anchor nodes based on the LSSVR-GF-GF-RSSI algorithm.Using these distances as the input of LSSVR, the model of LSSVR location algorithm based on RSSI ranging is established. Finally, the location of unknown nodes is estimated.The simulation results show that the proposed LSSVR-GF-RSSI algorithm can effectively reduce the mean square positioning error, and reduce about 1220 points compared with the traditional LSSVR localization algorithm based on RSSI.
【作者單位】： 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)與信息學(xué)院;
【基金】：廣東省自然科學(xué)基金博士啟動(dòng)項(xiàng)目(2015A030310365)
【分類號(hào)】：TN929.5;TP212.9

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本文編號(hào)：1715492