本文選題：WiFi + LWR算法�。� 參考：《系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào)》2017年06期

【摘要】：針對在Wi Fi環(huán)境下,傳統(tǒng)的位置指紋定位算法定位精度不夠高和指紋數(shù)據(jù)庫構(gòu)建困難的問題提出了一種基于線性加權(quán)回歸(LWR)和蜂群優(yōu)化的支持向量回歸機(jī)(ABCSVR)的LWR-ABCSVR定位算法。該算法通過LWR在離線階段對采集到的位置指紋數(shù)據(jù)庫進(jìn)行擴(kuò)充;利用ABCSVR構(gòu)建物理位置和RSS之間的非線性關(guān)系,并通過構(gòu)建的預(yù)測模型完成定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法的定位精度遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)的幾種定位算法,并且可以在一定程度上減少構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫的工作量,是一種綜合性能良好的定位算法。
[Abstract]:In the context of Wi Fi, a LWR-ABCSVR location algorithm based on linear weighted regression (LWR) and swarm optimization support vector regression (ABCSVR) is proposed in the traditional location fingerprint location algorithm. The algorithm is based on the linear weighted regression (LWR) and the swarm optimization of the support vector regression machine (ABCSVR). The algorithm is used to collect the number of location fingerprints in the off-line phase of the algorithm. According to the expansion of the library, the nonlinear relationship between the physical location and the RSS is constructed by ABCSVR, and the positioning is completed by the constructed prediction model. The experimental results show that the location precision of the algorithm is far higher than that of the traditional location algorithms, and it can reduce the workload of the fingerprint database to a certain extent, and it is a kind of comprehensive performance. Good location algorithm.

【作者單位】： 江南大學(xué)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用教育部工程研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61572238) 江蘇省杰出青年基金(BK20160001) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新資金-前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2016022-24)
【分類號(hào)】：TN92

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本文編號(hào)：1826376