【摘 要】
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为了降低利用最小二乘支持向量机(LSSVM)定位过程中参数选取对定位精度的影响,提出一种基于微粒群进行参数优化的室内指纹定位算法。该算法通过离线采集的RSSI数据训练最小二
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院
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为了降低利用最小二乘支持向量机(LSSVM)定位过程中参数选取对定位精度的影响,提出一种基于微粒群进行参数优化的室内指纹定位算法。该算法通过离线采集的RSSI数据训练最小二乘支持向量机,利用微粒群算法寻找并确定LSSVM全局最优参数,获得基于位置指纹的LSSVM定位模型。仿真结果表明,相对于传统LSSVM定位,PSO-LSSVM有效提高了定位准确度,并能在小样本情况下保持良好的定位精度。
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