【摘 要】
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为解决最小二乘支持向量回归(least-square support vector regression,LS-SVR)定位精度不高的问题,提出基于LS-SVR的混合定位算法,充分考虑未知节点之间的距离信息在定位过
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61701286、11704229);山东省自然科学基金项目(ZR2017MF047、ZR2015FL003)
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为解决最小二乘支持向量回归(least-square support vector regression,LS-SVR)定位精度不高的问题,提出基于LS-SVR的混合定位算法,充分考虑未知节点之间的距离信息在定位过程中的有效修正作用。通过LS-SVR算法提供初始值,提高多元Taylor级数展开法的收敛速度;通过多元Taylor级数展开法,充分利用未知节点之间的距离信息,减小测距误差造成的定位误差。仿真结果表明,与传统LS-SVR定位算法相比,混合定位算法的精度更高,减少了正则化参数和核参数的选取对定位精度
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