基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法

作者： 张勇 ¹ 范恒 ¹ 王昱洁 ¹
作者单位：

1. 合肥工业大学计算机与信息学院
提交时间：2018-05-02 09:06:38

摘要: 针对WLAN室内定位系统中异构终端(指纹库终端和测试终端)引起的定位偏差过大的问题，提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案。该文使用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)构建指纹库终端接收信号强度(RSS)和物理坐标位置的映射关系模型；列出校准点处异构终端采集的RSS值，得到散点图；用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点；用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数；通过LSSVR模型定位测试点的位置。实验结果表明，与只用LSSVR算法相比，测试终端定位精度提高18-40%，有效解决了定位偏差过大的问题。

WLAN 室内定位异构终端最小二乘支持向量回归机具有噪声的基于密度聚类广义回归神经网络

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201805.00025 (或此版本 ChinaXiv:201805.00025V1)
DOI:10.12074/201805.00025V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201805.00025.V1
推荐引用方式： 张勇,范恒,王昱洁.(2018).基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00025] (点此复制)

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2018-05-02 09:06:38

ChinaXiv:201805.00025V1

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