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基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法
被引量:
23
1
作者
李昂
付敬奇
+1 位作者
沈华明
孙泗洲
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期185-194,共10页
针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间...
针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间的差异性,而且减小了特征匹配的复杂度;其次,利用猫群算法在靠近最优解处收敛速度快的特点,同时在算法中加入投食机制以增加算法局部搜索的能力,实现了稳定快速的区域化位置搜寻。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可以提高12.5%的定位精度。
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关键词
室内
定位
系统
接受信号强度指示
位置指纹定位算法
模糊聚类
猫群
算法
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职称材料
题名
基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法
被引量:
23
1
作者
李昂
付敬奇
沈华明
孙泗洲
机构
上海大学机电工程与自动化学院
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第1期185-194,共10页
文摘
针对RSSI室内指纹定位算法中参考点误匹配和位置搜寻问题,提出了一种基于模糊聚类和猫群算法的室内定位方法。首先,采用模糊聚类代替传统硬聚类算法,并根据聚类中参考点的隶属度对聚类中心的RSSI特征进行合理估算,不但增加了参考点之间的差异性,而且减小了特征匹配的复杂度;其次,利用猫群算法在靠近最优解处收敛速度快的特点,同时在算法中加入投食机制以增加算法局部搜索的能力,实现了稳定快速的区域化位置搜寻。实验结果表明,与传统算法相比,所提算法可以提高12.5%的定位精度。
关键词
室内
定位
系统
接受信号强度指示
位置指纹定位算法
模糊聚类
猫群
算法
Keywords
indoor positioning system
received signal strength indication
fingerprinting based positioning algorithm
fuzzy clustering
cat swarm optimization
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于模糊聚类和猫群算法的室内定位算法
李昂
付敬奇
沈华明
孙泗洲
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
23
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