本文關(guān)鍵詞：基于電力線室內(nèi)定位算法研究

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【摘要】：針對現(xiàn)有室內(nèi)定位系統(tǒng)成本高、供電不方便和擴(kuò)展性差等問題,提出了基于電力線室內(nèi)定位系統(tǒng),論述該系統(tǒng)工作原理。在此基礎(chǔ)上,提出基于支持向量分類機SVCM和K近鄰法KNN的混合室內(nèi)定位算法進(jìn)行定位并詳細(xì)論述其原理;通過試驗采集信號,分析了基于電力線定位信號室內(nèi)傳播特點,建立了接收信號強度RSS特征樣本庫;最后分別應(yīng)用SVCM、KNN以及SVCM-KNN算法進(jìn)行定位實驗,對比了三者定位性能。實驗結(jié)果表明,SVCM-KNN算法可以有效降低定位誤差,達(dá)到室內(nèi)定位精度的要求。
【作者單位】： 四川理工學(xué)院;四川省人工智能重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 電力線 室內(nèi)定位 支持向量機 K近鄰法
【基金】：人工智能四川省重點實驗室(2013RYY03)項目資助
【分類號】：TN913.6
【正文快照】： 1引言 近年來,隨著科學(xué)技術(shù)的飛速發(fā)展,對于普適計算的要求,基于室內(nèi)位置信息的服務(wù)越來越受到人們關(guān)注。目前,傳統(tǒng)的GPS和蜂窩定位技術(shù),由于信號在室內(nèi)被屏蔽的緣故,難以滿足室內(nèi)定位精度要求,國內(nèi)外的室內(nèi)定位系統(tǒng)常用技術(shù)主要包括輔助GPS技術(shù)(assisted GPS,A-GPS)、ActiV

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：919154