基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究

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.

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

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省科技厅科技支撑计划项目2015FZ061

在线出版日期：2019-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2514-2517,2521