基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法

• 作者: 张勇 王昱洁 范恒
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: WLAN室内定位 异构终端 最小二乘支持向量回归机 具有噪声的基于密度聚类 广义回归神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 1174-1177
• 页数: 4页
• 分类号: TN915.05
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.10.1007

摘要

针对WLAN室内定位系统中异构终端(指纹库终端和测试终端)引起的定位偏差过大的问题,提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案.使用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)构建指纹库终端接收信号强度(RSS)和物理坐标位置的映射关系模型;列出校准点处异构终端采集的RSS值,得到散点图;用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点;用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数;通过LSSVR模型定位测试点的位置.实验结果表明,与只用LSSVR算法相比,测试终端定位精度提高18％～40％,有效解决了定位偏差过大的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	合肥工业大学计算机与信息学院	105	847	13.0	25.0
2	王昱洁	合肥工业大学计算机与信息学院	13	38	4.0	5.0
3	范恒	合肥工业大学计算机与信息学院	1	1	1.0	1.0