基于PCA-LSSVR算法的WLAN室内定位方法

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基于LS-SVR的无线传感器网络节点定位算法

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基金项目：广东省自然科学基金（００１）７０８５作者简介：周松斌（９８一）１７，男，广东潮州人，博士，研究领域为无线传感器网络、定位算法。［２第３卷１１Ｏ第９期２０－９０８０
在节点均匀分布和随机分布的网络中进行节点定位实验，结果表明，定位算法ＬＬＳＲ－ＳＶ能有效地降低距离估计误差对定位准确度的影响，减小平均定位误差，其中，在节点均匀分布的情况下ＬＬＳＲ — ＳＶ算法的平均定位误差比Ｄ — ｏ算法减小８１．％，ＶＨｐ．～１８在随机分布的网络中减７
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基于WIFI技术的室内定位算法研究与应用

基于WIFI技术的室内定位算法研究与应用近年来，随着智能手机等移动设备的普及和WIFI技术的快速发展，基于WIFI 技术的室内定位算法越来越受到关注。

本文将从以下几个方面探讨该算法的研究和应用。

一、WIFI技术在室内定位中的应用WIFI技术相信大家都不陌生，它是一种无线通信技术，可在宽带互联网的范围内使用。

与蓝牙技术相比，WIFI技术具有更高的速度和更好的覆盖范围。

在室内定位中，WIFI技术可以通过手机等移动设备接收WIFI信号强度来确定用户的位置信息。

二、WIFI信号强度指纹技术WIFI信号强度指纹技术是基于WIFI信号强度的一种室内定位技术。

该技术的原理是根据WIFI信号强度的变化来确定用户的位置。

具体来说，通过先在室内采集大量的WIFI信号强度数据，然后将这些数据与用户的位置一一对应起来，形成一张指纹图。

当用户进入室内时，系统会自动对其接收到的WIFI信号进行测量，并将其与已有的指纹图进行匹配，以确定用户的位置。

三、WIFI信号重叠区域技术WIFI信号重叠区域技术是一种基于WIFI信号重叠区域的室内定位技术。

该技术的原理是在室内设置多个WIFI信号发射器，形成重叠区域，并对这些重叠区域进行编码。

当用户进入室内时，系统会同时接收到多个WIFI信号，并根据这些信号的重叠情况来确定用户的位置。

这种技术不仅可以保证定位的准确性，还可以提高定位的速度。

四、WIFI信号与地磁场技术WIFI信号与地磁场技术是一种组合使用WIFI信号和地磁场的室内定位技术。

该技术的原理是根据WIFI信号和地磁场信号的特征进行双重验证。

具体来说，通过先在室内采集大量的WIFI信号和地磁场信号数据，然后对这些数据进行分析和学习，建立定位模型。

当用户进入室内时，系统会同时接收到WIFI信号和地磁场信号，并将其与定位模型进行匹配，以确定用户的位置。

五、WIFI定位技术的应用基于WIFI技术的室内定位算法在现实生活中有广泛的应用。

基于WLAN的室内定位技术研究与应用

基于WLAN的室内定位技术研究与应用随着无线网络的飞速发展，人们对定位技术的需求越来越大。

而室内定位技术作为其中的一个分支，更是备受瞩目。

它可以为商场、医院、学校等一系列室内场所提供更加便捷、精确、且实用的服务。

在众多室内定位技术中，基于WLAN的定位技术因其成本低、实现简单等优点而备受关注。

传统的室内定位技术主要依赖于GPS，但是由于GPS信号在室内很容易受到干扰，导致定位不准确。

与之相比，基于WLAN的室内定位技术却不会受到这样的限制，因此更适合室内环境。

基于WLAN的室内定位技术一般分为两种方法：无线信号强度指纹法和距离测量法。

无线信号强度指纹法，顾名思义就是利用AP（WLAN接入点）发射出的信号强度测量用户位置。

该方法是基于指纹匹配技术，先进行一次离线测量，即记录在各个位置接收到AP的信号强度，建立基础数据库，然后在实际使用时，将测量数据与该数据库匹配，从而得出用户所在的位置信息。

距离测量法是通过WLAN设备之间相互通信，并通过时间差计算出距离，从而推算用户的位置。

常用的距离测量方法有三角定位、格式化定位等。

需要注意的是，在使用基于WLAN的室内定位技术时，会受到物理环境影响，例如障碍物、天气、人流等因素，都会对信号强度产生影响，从而进而影响定位结果。

因此，在实际应用过程中，需要对室内信号强度进行监测和调整，以提高定位精度。

那么，该技术在实际中的应用有哪些呢？首先，商场购物服务。

基于WLAN的定位技术可以通过购物车或购物篮与消费者进行无缝连接，准确获得用户所在的精准位置，为用户提供所需商品的定位及购买、赠送等服务。

其次，医院导航服务。

在医院中，基于WLAN的室内定位技术可以为患者提供更加便捷的导航，在紧急情况下可以帮助急救人员快速找到患者位置。

还有，在大型学校、公司等场所中，基于WLAN的室内定位技术也可以帮助员工、学生快速找到所需设施或办公区域，提高工作或学习的效率。

总结来说，基于WLAN的室内定位技术，具有成本低、实现简单等优点，已经逐渐成为一种受欢迎的室内定位技术。

基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究

基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究随着移动互联网的快速发展，室内定位技术作为其中的重要一环，逐渐引起人们的关注。

基于WLAN的室内定位算法作为目前最常见的一种方法，其精度和可靠性对于用户体验的改善起到了重要作用。

本文将以基于WLAN的室内定位算法优化与应用研究为任务名称，对室内定位算法的优化方法和实际应用进行探讨。

首先，我们来了解一下室内定位的原理。

基于WLAN的室内定位主要依赖于Wi-Fi信号的接收和处理。

通过收集Wi-Fi信号强度和信号传播模型，可以实现对用户位置的定位。

然而，在实际应用中，由于室内环境的复杂性和干扰因素的存在，室内定位算法的精度常常无法满足用户的需求。

针对室内定位算法的优化问题，目前主要有以下几种方法：指纹定位法、距离测量法和机器学习方法。

指纹定位法是将室内环境划分为网格或区域，并在每个格子或区域中收集Wi-Fi信号的指纹数据。

当用户在室内移动时，通过与预先采集的指纹库进行匹配，就可以得出用户的位置。

该方法的优点是精度较高，但需要大量的人力和时间去采集指纹数据，且无法应对室内环境变化较大的情况。

距离测量法是通过测量用户与Wi-Fi基站之间的距离来实现定位。

常用的距离测量方法包括信号强度衰减模型、基于时间的到达差异等。

该方法的优点是简单易实现，但存在受干扰影响大和定位误差较大的问题。

机器学习方法是近年来较为热门的一种室内定位算法优化方法。

通过使用机器学习算法，可以更好地提取Wi-Fi信号的特征和模式，减小干扰对定位精度的影响。

常用的机器学习方法包括k近邻算法、支持向量机和神经网络等。

机器学习方法的优点是可以自动学习和适应室内环境的变化，但需要大量的训练数据和计算资源。

除了算法优化，室内定位的应用也备受研究关注。

室内定位的应用范围广泛，包括室内导航、人员监控和智能家居等。

在室内导航中，用户可以通过室内定位系统快速找到特定的目的地，例如商场导购和展馆导览。

在人员监控中，室内定位可以实现对特定区域内人员的实时监控和定位。

基于WiFi环境中的室内定位算法研究

基于WiFi环境中的室内定位算法研究在现代的无线通信领域中，WiFi技术作为一种广泛使用的无线网络技术，已经得到了广泛应用。

除了提供高速网络连接之外，WiFi技术还可以用来完成室内定位。

在一些拥挤的地方，如展馆、商场等，用户往往很难精确定位到自己需要的区域。

而室内定位技术的出现，则可以为用户提供更为精准的定位服务。

基于WiFi环境的室内定位技术的研究，正在逐渐成为业内的一个热点问题。

一、室内定位技术发展历程室内定位技术的发展历程可谓是十分曲折的。

初期的室内定位技术几乎都是基于超声波、红外线等技术来实现的。

这种技术虽然可以提供一定的定位服务，但由于其性能的局限性，日渐被更为高效、更为智能的技术所代替，比如基于WiFi环境中的室内定位技术。

二、基于WiFi环境的室内定位技术的基本原理WiFi室内定位的基本原理是通过手机设备与周围WiFi热点进行通信，读取热点的信号强度值来确定用户的位置。

具体而言，该技术会在室内安装多个WIFI AP（Access Point）作为基站，并在每个基站处测量手机和基站之间的信号传输延迟，以及信号传播中穿过的障碍物等因素，从而可以通过计算来确定用户所在的位置。

三、基于WiFi环境的室内定位技术的特点相对于其它传统的室内定位技术，基于WiFi环境的室内定位技术具有以下突出的特点：（1）手机设备无需额外安装硬件，即可实现室内定位功能。

（2）定位精度相对较高，可以达到1-2米左右。

（3）实现简单方便，无需垃圾时间光纤等较为昂贵的设备。

四、基于WiFi环境的室内定位技术的应用领域（1）门店导购相信在大家去购物时，为寻找自己所需的商品而找寻不到的情况并不少见。

而基于WiFi环境的室内定位技术，可以实现为消费者导航，告知消费者所需商品所在的位置，较大程度上提高门店的销售效率。

（2）物流仓储在现代仓储行业中，多数物流操作实现自动化，但是在地面仓库内，人们仍需要通过条形码等手段，将物品进行统一的管理。

室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现

室内导航系统的基于WiFi定位算法与实现随着技术的发展和人们对导航系统的需求不断增加，室内导航系统逐渐成为了现代生活中不可或缺的一部分。

与传统的GPS定位系统相比，室内环境中的定位问题更加复杂，因为GPS信号在室内往往受到墙壁的遮挡而变得不稳定。

因此，基于WiFi定位算法的室内导航系统应运而生，它利用WiFi信号弥补了GPS定位在室内的不足，提供了精准的室内定位服务。

一、基于WiFi定位算法的原理基于WiFi定位算法的室内导航系统通过收集WiFi信号的强度以及其对应的位置信息，利用计算机算法来进行定位。

具体而言，它利用已知位置的WiFi设备（如路由器或热点）发出的WiFi信号，通过手机等定位终端接收到这些信号，并通过测量信号的强度来确定定位终端与这些已知位置之间的距离。

然后，通过计算多个已知位置与定位终端之间的距离差异，并利用三角定位原理，来确定定位终端的最终位置。

二、基于WiFi定位算法的实现1. WiFi信号强度采集：室内导航系统首先需要在室内环境中部署一定数量的已知位置WiFi设备。

这些设备可以是WiFi路由器或热点，并设置好其位置信息。

然后，通过定位终端（如手机）收集WiFi信号强度数据，并将其与已知位置进行关联，构建WiFi信号强度与位置的数据库。

2. WiFi信号强度指纹库建立：对于每个已知位置，系统会收集多次WiFi 信号强度数据，并将其存储为指纹（fingerprint）。

通过多次采样的方式，可以尽量消除环境中的干扰因素，提高定位的准确性。

然后，根据指纹数据构建一个数据库，包含不同位置的WiFi信号强度指纹。

3. 定位算法选择与实现：室内导航系统的核心是定位算法的选择和实现。

常见的定位算法包括基于最近邻居的算法、基于贝叶斯框架的算法、基于粒子滤波的算法等。

根据具体的需求和性能要求，选择合适的算法。

然后，根据WiFi信号强度指纹库和采集的WiFi信号强度数据，运用所选定位算法进行定位计算。

一种基于WLAN的室内定位方法及系统[发明专利]

专利名称：一种基于WLAN的室内定位方法及系统专利类型：发明专利
发明人：黄艳丽,刘茜,李孝猛,耿方,张宇驰,牟森,梁宵申请号：CN201911356437.8
申请日：20191225
公开号：CN111182585A
公开日：
20200519
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于WLAN的室内定位方法及系统，所述方法包括：通过定位目标感知无线访问接入点的接收信号强度指示值；基于预设衰减模型，根据所述接收信号强度指示值在预设指纹数据库中搜索匹配，计算得到定位目标的粗位置；接收定位服务器发送的定位控制指令，提取所述定位控制指令信息，封装并发送定位帧；接收定位目标的帧响应，统计分析接收的帧响应，得到定位响应率，将所述定位响应率发送至定位服务器；所述定位服务器根据定位响应率和定位目标的粗位置进行距离计算，确定最优的距离估计值；所述方法及系统可有效增加定位精准性，同时可以在现有无线环境和用户持有设备上部署，降低定位方法成本，可操作性强。

申请人：航天信息股份有限公司
地址：100195 北京市海淀区杏石口路甲18号
国籍：CN
代理机构：北京工信联合知识产权代理有限公司
代理人：姜丽楼
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基于机器学习的WiFi室内定位技术研究

基于机器学习的WiFi室内定位技术研究近年来，随着无线通信技术的迅猛发展，WiFi已成为室内定位的重要手段之一。

基于机器学习的WiFi室内定位技术通过对WiFi信号进行采集和分析，结合机器学习算法，可以实现在室内环境中对移动终端进行精确定位。

本文将探讨基于机器学习的WiFi室内定位技术的研究进展，以及其在实际应用中的挑战和前景。

一、机器学习在室内定位中的应用机器学习是通过对数据的学习和模式识别，从而使计算机系统具备学习和自适应能力的一种技术。

在室内定位中，机器学习可以通过对WiFi信号的采集和处理，建立WiFi信号与位置之间的映射模型，从而实现对移动终端的室内定位。

常用的机器学习算法包括支持向量机、K近邻、神经网络等。

基于机器学习的WiFi室内定位技术的优势在于可以利用已有的WiFi基础设施，无需额外的硬件部署。

同时，由于WiFi信号在室内环境中的传播特性具有一定的规律性，通过机器学习算法可以进行信号分析和模式识别，提高定位的准确性和精度。

二、基于机器学习的WiFi室内定位技术研究进展1. WiFi信号采集和处理基于机器学习的WiFi室内定位技术首先需要对WiFi信号进行采集和处理。

采集到的WiFi信号可以包括信号强度、信号质量、信号频率等信息。

针对采集到的WiFi信号数据，可以通过信号预处理、特征提取等方法进行处理，从而为后续的机器学习算法提供有效的输入。

2. 位置标注和训练数据集构建在基于机器学习的WiFi室内定位技术中，需要建立位置标注和训练数据集。

位置标注是指在室内环境中事先标注出一些位置坐标，并对这些位置进行WiFi信号采集，用于训练机器学习模型。

训练数据集的构建需要大量的位置标注和WiFi信号采集工作，同时还需要考虑到室内环境的复杂性和多变性，以及移动终端的不同类型和特性。

3. 机器学习算法选择和模型训练选择适合的机器学习算法是基于机器学习的WiFi室内定位技术研究中的关键问题。

不同的机器学习算法对数据的处理方式和建模能力不同，需要根据需求和实际情况进行选择。

基于WIFI环境下的室内定位算法研究

基于WIFI环境下的室内定位算法研究随着科技的不断发展，WIFI 已经成为人们日常生活中必不可少的一种无线网络技术，其应用也越来越广泛。

室内定位技术就是其中一个重要的应用之一，可以在不需要GNSS信号覆盖的室内环境下，实现对人和物品的准确定位。

在许多场景下，如商场、医院、机场等需要精确的室内定位技术，以便更好地提供服务。

因此，基于WIFI环境下的室内定位算法研究越来越重要，下面将介绍该领域的相关研究。

一、WIFI信号强度定位算法该算法最早被称为“基于信号强度指纹图的室内定位算法（RSSI）”，是一种常用的无线定位算法。

该算法的核心思想是参考多个WIFI信号强度的平均值，从而确定用户当前位置。

这种算法的优点是在较小的误差范围内，能够实现良好的定位结果。

但缺点也是比较明显的，即该算法会受到建筑物墙壁、障碍物等因素的影响，从而导致定位精度受到影响。

二、基于时间差测量定位算法该算法又被称为“Time-of-Flight（TOF）”技术，是一种常用的精确定位算法。

该算法的核心思想是使用多个基站对用户发送的反射信号进行测量，从而精确计算出用户当前位置。

该算法的优点是精度高、稳定性好，但由于需要多个基站参与计算，因此实现起来比较复杂。

三、基于指纹图数据库的定位算法该算法通过收集和分析Wi-Fi网络中的信号强度来实现室内定位。

具体而言，该算法通常使用指纹图数据库进行定位。

指纹图是一个记录特定地点Wi-Fi信号强度的矢量图，当用户在这个地点附近时，可以使用这个指纹图实现定位。

该算法的缺点是需要先制作指纹图数据库，因此需要大量的时间和人力成本。

四、基于深度学习的定位算法近年来，基于深度学习的定位算法受到越来越多的关注。

该算法利用神经网络来学习Wi-Fi信号强度与位置之间的关系，并通过训练集中的数据集来计算位置。

该算法的优点是可以实现极高的定位精度。

但缺点也是比较明显的，由于需要大量的数据来进行训练，因此实现起来比较困难。

基于WLAN的室内定位算法研究

基于WLAN的室内定位算法研究摘要：WLAN技术已经成为现代化室内定位系统中广泛采用的技术之一。

在智能家居、超市、广场等场景中，室内定位算法可以帮助用户精准、快速的找到目标位置，提高用户体验，提高商家运营效率。

本文在分析WLAN室内定位技术的基础上，提出一种基于WLAN的室内定位算法。

首先，在采集WLAN信号的基础上，利用RSSI指纹，结合kNN算法进行目标区域定位，实现目标设备到目标区域粗略定位；其次，在目标区域内采集WLAN信号的RSSI值，以此建立与目标位置的相对距离模型，结合加权融合算法，实现目标设备到目标点的精细定位。

经过实验验证，本算法在室内定位中具有高精度和高鲁棒性，能够满足不同场景的需求。

关键词：室内定位；WLAN；RSSI；kNN；加权融合算法一、引言随着互联网技术的快速发展，人们对于位置服务的需求越来越高。

在室外环境中，GPS技术已经成为现代化定位系统中广泛采用的技术之一，但是在室内环境中，由于建筑物的遮挡等因素的影响，GPS定位技术失效。

因此，室内定位技术得到了越来越广泛的应用。

WLAN技术是室内定位技术中的一种重要手段，它不仅可以实现网络通信，还可以实现精准的室内定位服务。

目前，WLAN室内定位技术主要采用基于信号强度指纹的方法。

该方法通过在目标区域内部署WLAN信号发射器，并采集目标设备接收WLAN信号的强度来实现室内定位。

其中，RSSI （Received Signal Strength Indicator）指纹是一种常用的信号强度指纹建模方法，其原理是根据目标设备接收到的WLAN信号强度来建立信号强度指纹库。

在该指纹库中，每个位置都对应了一组RSSI值，形成了一张指纹图。

在进行定位时，首先通过分析目标设备接收到的WLAN信号强度值，获得其在指纹库中的相似度，然后根据kNN算法实现目标设备粗略定位。

由于基于信号强度指纹的WLAN室内定位技术存在着信噪比低、原始RSSI值不稳定等问题，因此需要对算法进行进一步的改进。

基于WiFi定位技术的室内定位系统研究

基于WiFi定位技术的室内定位系统研究随着移动互联网的日益普及和发展，智能手机等移动设备已经成为了人们生活中必不可少的一部分。

人们不仅在室外使用这些设备，同时也越来越依赖于这些设备来进行室内定位、实时导航等功能。

对于室内定位而言，传统的GPS定位并不能够提供精确的定位信息。

因此，科学家们已经提出了一种新的室内定位技术，即基于WiFi定位技术的室内定位系统。

这种技术不仅可以提供高精度的室内定位服务，还具有成本低、易于部署等优点。

本文将会对于这种技术进行深入的研究，并探讨其应用前景。

首先，我们需要了解WiFi定位技术的原理以及其在室内定位系统中的作用。

WiFi定位技术是一种基于无线信号的定位技术。

它通过分析WiFi信号的强度、波形、干扰等信息来进行定位。

在室内环境下，WiFi定位技术可以通过对无线信号的采集和分析，来确定移动设备在室内的准确位置。

同时，改进的WiFi技术还可以调整信号的频率、时序、波形等参数，从而实现更为精确的定位。

那么，WiFi定位技术的优势是什么？首先，基于WiFi定位技术的室内定位系统无需额外安装硬件，只需要安装软件和网络设备，即可实现定位服务。

其次，WiFi基站和接入点比较容易安装和部署，因此可以更加迅速地实现室内覆盖。

此外，由于WiFi技术已经得到了广泛的应用和发展，因此WiFi定位技术在成本上也更为优越。

最后，基于WiFi定位技术的室内定位系统可以提供更加细化和准确的位置信息，从而为用户提供更加便捷的定位服务。

然而，基于WiFi定位技术的室内定位系统还存在一些问题。

首先，WiFi信号的传输受到室内环境的影响比较大，因此对于较为复杂的环境，WiFi定位的精确度可能会受到影响。

其次，在WiFi基站和接入点的部署上，如果规划不合理，还会造成一定的盲区。

最后，由于WiFi信号的传输比较容易受到干扰，因此WiFi定位技术可能会受到其他无线设备的干扰，从而影响其精确度。

因此，为了解决这些问题，科学家们便提出了一些在基于WiFi 定位技术的室内定位系统中的应用。

基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究

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引言
移动智能终端的广泛应用和无线网络的迅速发展与普及，
促进了基于位置服务应用需求的大幅增长，在定位导航、医疗救护、物流货运等生产生活领域均展示出了基于位置服务的巨大发展潜力和应用前景
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。而如何确定用户的位置信
息是基于位置服务的核心问题。由于室内环境复杂多变，全球定位系统（global position system，GPS）不能满足人们对于室内定位精度的要求。目前室内定位技术依据不同的介质可分为基于特定设备的定位方法基于 WLAN 信号的定位方法，以及
基于 CMAES-SVR 的 WLAN 室内定位算法研究 ———————————————————————————————————————————————— 引用格式饶华, 王忠, 李欣. 基于 CMAES-SVR 的 WLAN 室内定位算法研究[J/OL]. 2019, 36(12). [201810-10]. /article/02-2019-12-040.html.
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进行 N 次采样，得到 RSS 信号 rssi , j rssi , j ,1, rssi , j ,2 , 服从高斯分布，即
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第 36 卷第 12 期录用定稿
计算机应用研究 Application Research of Computers
Vol. 36 No. 12 Accepted Paper
基于 CMAES-SVR 的 WLAN 室内定位算法研究

基于KDDA和SFLA-LSSVR算法的WLAN室内定位算法

基于KDDA和SFLA-LSSVR算法的WLAN室内定位算法张勇;李飞腾;王昱洁【期刊名称】《计算机研究与发展》【年(卷),期】2017(54)5【摘要】The time-varying received signal strength (RSS) degrades the indoor positioning accuracy in wireless local area network (WLAN).A novel indoor positioning algorithm based on kernel direct discriminant analysis (KDDA) and shuffled frog leaping algorithm and least square support vector regression (SFLA-LSSVR) is proposed to address the problem.Firstly the proposed algorithm employs kernel function strategy to map RSS signal to the field of nonlinear,which is sampled from each access point (AP),and extracts nonlinear features effectively,and reconstructs the positioning information,and discards the redundant positioning features and noise.Secondly,LSSVR algorithm is employed to build the mapping relation model between positioning features and physical locations,and SFLA is employed to optimize the parameters of the relation model,and then test points' locations are predicted by using the relationmodel.Experimental results show that the positioning accuracy of the proposed algorithm is much superior to WKNN,ANN,LSSVR algorithm under the condition of the same sampling numbers,and the number of RSS signal which is sampled from each AP is significantly reduced in the same positioning accuracy,and the proposed algorithm is a WLAN indoorpositioning algorithm with good performance.%针对接收信号强度(received signal strength,RSS)的时变性降低WLAN室内定位精度的问题,提出了一种基于核直接判别分析(kernel direct discriminant analysis,KDDA)和混洗蛙跳最小二乘支持向量回归机(SFLA-LSSVR)的定位算法,该算法通过核函数策略将采集的各接入点(access point,AP)的RSS信号映射到非线性领域,有效提取了非线性定位特征,重组定位信息,去除冗余定位特征和噪声;然后采用LSSVR算法构建指纹点定位特征数据与物理位置的映射关系模型,采用SFLA算法优化该关系模型的参数,并用该关系模型对测试点的位置进行回归预测.实验结果表明:提出算法在相同的采样次数下的定位精度明显优于WKNN,ANN,LSSVR算法,并且在相同的定位精度下,采样次数较大减少,是一种性能良好的WLAN室内定位算法.【总页数】7页(P979-985)【作者】张勇;李飞腾;王昱洁【作者单位】合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009;芜湖创业园留学人员博士后科研工作站安徽芜湖 241000;合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009;合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009【正文语种】中文【中图分类】TP393.17【相关文献】1.基于KFCM-LMC-LSSVM算法的WLAN室内定位方法 [J], 王昱洁;王媛;张勇2.基于流形插值数据库构建的WLAN室内定位算法 [J], 周牧;唐云霞;田增山;卫亚聪3.基于Minibatch-kMeans和XGBoost算法的大型场所WLAN室内定位的方法[J], 李斌;张金焕;封靖川4.基于CMAES-SVR的WLAN室内定位算法研究 [J], 饶华;王忠;李欣5.基于Minibatch-kMeans和XGBoost算法的大型场所WLAN室内定位的方法[J], 李斌[1];张金焕[1];封靖川[1]因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

一种基于主成分分析的WIFI室内定位方法

一种基于主成分分析的WIFI室内定位方法
许智勋;肖江;张硕
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2016(044)012
【摘要】当前,人们对于室内定位的需求呈现日益上升的趋势,基于RSSI指纹匹配的定位技术被普遍应用于WIFI室内定位领域.现有的室内定位算法,大多缺乏对原始数据的优化处理,在一定程度上抑制了匹配算法的运行效果.文章提出了一种基于PCA主成分分析的匹配定位算法,在传统算法的基础上引入聚类分析的概念进行优化,去除原始数据的噪声和冗余,降低匹配误差.实验结果表明,与现有方案相比,算法改进后定位精度有明显提升.
【总页数】5页(P2360-2364)
【作者】许智勋;肖江;张硕
【作者单位】江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003;江苏科技大学计算机科学与工程学院镇江212003
【正文语种】中文
【中图分类】TP393.0
【相关文献】
1.一种基于商超WiFi环境的室内定位算法及实现 [J], 王玉堂
2.一种改进型WiFi位置指纹室内定位方法 [J], 陈蒙;千博
3.一种基于RSS的WIFI室内定位的研究方法 [J], 余文婕
4.一种BP神经网络的室内定位WiFi标定方法 [J], 宋斌斌;余敏;何肖娜;薛峰;阮超
5.一种基于堆叠自编码器的WiFi室内定位算法 [J], 马佩勋
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于SVR回归建模的无线传感器网络定位理论和算法的开题报告

基于SVR回归建模的无线传感器网络定位理论和算法的开题报告一、研究背景与意义随着物联网、互联网等技术的不断发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）作为一种重要的信息采集和传输技术，被广泛应用在物联网、智能交通、环境监测、农业、医疗等领域。

在这些应用中，无线传感器节点的定位是非常重要的，因为它是支持传感器节点的定期监测和信息采集的基石。

节点定位方法主要分为无基站定位和基站辅助定位，其中基站辅助定位是定位精度最高的一种方法，因为它可以利用已知位置的基站向周边节点发送指令，从而实现环境内节点的定位。

然而，在实际环境中，基站可能无法直接定位所有节点，因此需要研究改进定位算法。

基于支持向量机回归（Support Vector Regression，SVR）的无线传感器网络定位方法，可以通过分析节点的信号传输性质、信噪比、接收功率等指标，从而构建节点定位的数学模型，提高定位精度。

因此，本课题研究基于SVR回归建模的无线传感器网络定位理论和算法，对于提高节点定位精度、降低定位误差、提高系统的可靠性和稳定性具有重要意义。

二、研究内容1.分析SVR回归算法的特点，构建基于信噪比和接收功率的节点定位数学模型。

2.提出一种新的基于SVR回归的节点定位算法，采用最小二乘支持向量机（Least Squares Support Vector Machine，LSSVR）算法进行模型优化和参数选择。

3.设计一组实验，通过模拟节点信号传输过程、测量信噪比和接收功率等信号特性，验证基于SVR回归的节点定位算法的性能和精度。

4.根据实验数据分析节点定位误差的来源，提出相应的改进措施。

三、研究方法1.对无线传感器网络的基本原理进行分析，掌握节点定位的基本方法和精度分析。

2.对SVR回归算法进行深入研究，推导模型的建立方法，分析模型在节点定位中的应用，并通过模拟和实验数据验证算法的精度。

3.设计实验，模拟节点信号传输和采集过程，从而获取节点信噪比和接收功率等信号特性的数据，分析数据，检验算法精度，并指出需要改进的方向。

基于LS-SVR的无线传感器网络节点定位算法

基于LS-SVR的无线传感器网络节点定位算法周松斌;刘桂雄;张晓平;洪晓斌【期刊名称】《制造业自动化》【年(卷),期】2008(30)9【摘要】文章针对无线传感器网络(WSN)节点定位算法DV-Hop的节点间距离估计误差对定位准确度影响较大的问题,提出一种基于LS-SVR(最小二乘支持向量回归机)的定位算法L-LSSVR.该算法根据已知锚节点坐标信息,通过对探测区域网格化采样,得到包含未知节点到各锚节点的距离和未知节点坐标的训I练样本集,利用LS-SVR训练得到定位模型,定位时以未知节点到各锚节点经多跳测距得到的距离向量作为模型的输入,将模型输出作为未知节点的估计坐标.在节点均匀分布和随机分布的网络中进行节点定位实验,结果表明,定位算法L-LSSVR能有效地降低距离估计误差对定位准确度的影响,减小平均定位误差,其中,在节点均匀分布的情况下L-LSSVR算法的平均定位误差比DV-Hop算法减小8.1～1 7.8%,在随机分布的网络中减小8.7～27.0%.【总页数】5页(P12-16)【作者】周松斌;刘桂雄;张晓平;洪晓斌【作者单位】华南理工大学机械工程学院,广东,广州,510640;广东省科学院自动化工程研制中心,广东,广州,510070;华南理工大学机械工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学机械工程学院,广东,广州,510640;华南理工大学机械工程学院,广东,广州,510640【正文语种】中文【中图分类】TP212;TP393【相关文献】1.基于DV-HOP无线传感器的网络节点定位算法 [J], 胡鹏莎;2.基于半定规划的无线传感器网络节点定位算法 [J], 武刚; 吴成东3.基于DV-Hop算法的海洋无线传感器网络节点定位 [J], 曹立杰4.基于DV-Hop算法的海洋无线传感器网络节点定位 [J], 曹立杰5.基于改进樽海鞘群算法的无线传感器网络节点定位 [J], 田洪舟;陈思溢;黄辉先因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

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关键词：ＷＬＡＮ；室内定位；主成分分析；最小二乘支持向量回归机；接收信号强度指示
中图分类号：ＴＮ９２ＴＰ３９３．１７ＴＨ７０文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：５１０．５０
ＩｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＷＬＡＮｂａｓｅｄｏｎｐｒｉｎｃｉｐａｌ
第３６卷
第２期
仪器仪表学报
ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｉｆｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔ
Ｖｏｌ＿３６Ｎｏ．２
２０１５年２月
Ｆｅｂ．２０１５
ｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ
ＺｈａｎｇＹｏｎｇ，ＨｕａｎｇＪｉｅ，ＸｕＫｅｙｕ
ｌｙ，ＬＳ— ＳＶＲｉｓｅｍｐｌｏｙｅｄｔｏｂｕｉｌｄｔｈｅｎｏｎｌｉｎｅａｒｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｈｅｌｏｃａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｒｅｆｅｒｅｎｃｅｐｏｉｎｔｓａｎｄｔｈｅｉｒ
始ＲＳＳＩ信号进行数据降维和去相关处理，提取主要的定位特征数据；然后利用ＬＳ．ＳＶＲ构建指纹点的定位特征数据与其位置的
非线性关系，并利用此关系对测试点的位置进行回归预测。实验结果表明，该算法的定位精度优于几种传统的定位算法，是一
种性能良好的ＷＬＡＮ室内定位算法。
（．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＨｅＦｅｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｈｅｆｅｉ２３０００９，Ｃｈｉｎａ；
ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ，ｗｈｉｃｈａｒｅｓａｍｐｌｅｄｆｒｏｍｅａｃｈａｃｃｅｓｓｐｏｉｎｔ（ＡＰ），ａｎｄｔｈｅｍａｉｎｌｏｃａｔｉｏｎｆｅａｔｕｒｅｓａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｓｅｃｏｎｄ —
ｔｉｏｎｉｎｇａｃｃｕｒａｃｙｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｌｏｃａｌａｒｅａｎｅｔｗｏｒｋ（ＷＬＡＮ）．ＡｎｏｖｅｌｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍＰＣＡ— ＬＳＳＶＲｂａｓｅｄｏｎｐｉｒｎｃｉｐａｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）ａｎｄｌｅａｓｔｓｑｕａｒｅｓｕｐｐｏ￣ｖｅｃｔｏｒｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ（ＬＳ・ＳＶＲ）ｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄｔｏａｄｄｒｅｓｓ
要：针对ＷＬＡＮ室内定位系统中存在的接收信号强度指示（ＲＳＳＩ）时变特性降低定位精度的问题，提出一种基于主成分分
析（ＰＣＡ）和最小二乘支持向量回归机（ＬＳ — ＳＶＲ）的ＰＣＡ — ＬＳＳＶＲ定位算法。该算法首先利用ＰＣＡ对采集的各接入点（ＡＰ）的原
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｔｉｍｅ — ｖａｒｙｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｏｆｔｈｅｒｅｃｅｉｖｅｄｓｉｇｎａｌｓｔｒｅｎｇｔｈｉｎｄｉｃａｔｉｏｎ（ＲＳＳＩ）ｄｅｇｒａｄｅｓｔｈｅｉｎｄｏｏｒｐｏｓｉ —
基于ＰＣＡ－ＬＳＳＶＲ算法的ＷＬＡＮ室内定位方法术
张勇，黄杰，徐科宇
２３０００９；
２４１０００）芜湖
（１．合肥工业大学计算机与信息学院合肥
２．芜湖创业园留学人员博士后科研工作站
摘
２．Ｐｏｓｔ — ＤｏｃｔｏｒａｌＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒｆｏＷｕｈｕＯｖｅｒｓｅａｓＳｔｕｄｅｎｔＰｉｏｎｅｅｒＰａｒｋ，Ｗｕｈｕ２４１０００，Ｃｈｉｎａ）
ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄａｌｇｏｉｔｒｈｍｅｍｐｌｏｙｓＰＣＡｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓｏｆｔｈｅｏｒｉｇｉｎａｌＲＳＳＩａｎｄｔｈｅｉｒ