公开(公告)号：CN114422952B

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202210110600.8

申请日：2022-01-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陆音 ,  唐家政 ,  吴珞铖 ,  朱斌

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。

公开(公告)号：CN114422952A

公开(公告)日：2022-04-29

申请号：CN202210110600.8

申请日：2022-01-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 陆音 ,  唐家政 ,  吴珞铖 ,  朱斌

IPC: H04W4/021 ,  H04W4/33 ,  H04W64/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。