基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究

• 作者: 李欣 王忠 饶华
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 室内定位 位置指纹 聚类分析 协方差矩阵自适应进化策略 支持向量回归
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 网络与通信技术
• 页码范围: 2514-2517,2521
• 页数: 5页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0408

摘要

针对传统WLAN指纹定位算法中存在的定位精度低、稳定性差、实时性不高等问题,提出一种基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法.该算法首先对接入点(AP)的接收信号强度(RSS)进行统计分析,采用高斯滤波对信号进行预处理,然后利用K-means聚类算法将原始指纹数据库中的定位区域进行聚类分块;其次采用协方差矩阵自适应进化策略(CMAES)优化支持向量回归机(SVR)参数,从而建立CMAES-SVR室内定位学习模型,通过该模型分别构建各定位子区域中RSS信号与物理位置非线性映射关系;最后判断测试点所属类簇,根据该类簇中训练好的CMAES-SVR模型进行回归预测.实验结果表明,与WKNN、传统SVR以及PSO-SVR算法相比,该算法在定位精度、稳定性以及实时性方面均有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王忠	四川大学电气工程学院	124	989	16.0	26.0
2	李欣	四川大学电气工程学院	43	167	8.0	11.0
3	饶华	四川大学电气工程学院	4	6	2.0	2.0