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摘要:
针对传统井下指纹定位算法存在需要采集大量指纹数据和定位精度不高的问题,提出了一种差分鱼群优化最小二乘支持向量机(DEAFSA-LSSVM)的井下人员无线定位算法.首先将井下实验区域划分为多个小区域,并利用克里金插值算法建立指纹数据库;然后利用差分进化与人工鱼群混合智能算法优化正则化参数和核函数宽度,建立最小二乘支持向量机算法模型,利用无线采集接收终端采集待定位点的无线信息数据,通过最小二乘支持向量机算法模型计算出其所属小区域;最后利用小区域内无线信息数据,通过加权K近邻算法进行实时定位.实验结果表明:该定位算法的收敛速度快,分类准确,准确率达到98.87%;定位精度高,平均定位误差为1.51 m,比未经优化的最小二乘支持向量机算法的定位精度提高18.82%.
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文献信息
篇名 一种井下人员无线定位算法研究
来源期刊 工矿自动化 学科 工学
关键词 井下无线定位 指纹定位 实验小区域划分 最小二乘支持向量机 差分进化算法 人工鱼群算法
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目 实验研究
研究方向 页码范围 38-45
页数 8页 分类号 TD655.3
字数 7317字 语种 中文
DOI 10.13272/j.issn.1671-251x.2019110023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李国良 贵州大学大数据与信息工程学院 19 30 3.0 4.0
2 刘夏 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 18 13 3.0 3.0
3 汪郁 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 4 10 1.0 3.0
4 丁琼 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 13 11 2.0 3.0
5 张灵峰 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 6 3 1.0 1.0
6 孙虎 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
7 黄启能 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
井下无线定位
指纹定位
实验小区域划分
最小二乘支持向量机
差分进化算法
人工鱼群算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工矿自动化
月刊
1671-251X
32-1627/TP
大16开
江苏省常州市木梳路1号中煤科工集团常州自动化研究院内
28-162
1973
chi
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6068
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