【摘 要】
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采用信号强度特征建立指纹库,通过网格搜索法对支持向量机参数进行优化,利用SVM回归算法建模位置坐标和信号强度特征的映射关系,实现对待定位点位置坐标的预测.在待定位点误
【机 构】
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南京师范大学计算机与电子信息学院,南京 210023;江苏省光电重点实验室,南京 210023
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采用信号强度特征建立指纹库,通过网格搜索法对支持向量机参数进行优化,利用SVM回归算法建模位置坐标和信号强度特征的映射关系,实现对待定位点位置坐标的预测.在待定位点误差范围内建立子集指纹库,根据欧式距离的远近分配权值,对预测到的坐标进一步优化,实现误差最小化.将没有优化的支持向量机与用网格搜索法、蚁群算法、粒子群算法优化后进行对比,实验结果表明,使用网格搜索法优化后的SVM回归算法可以实现良好的定位效果,最终平均定位误差可达到0.042 m,且算法所需时间优于蚁群算法,寻找全局最优解优于粒子群算法.
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