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题名一种基于GACNN改进的室内可见光指纹定位算法
被引量：4
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作者
王宗生
邵建华
王鹏云
程悦
杜聪
杨薇
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机构
南京师范大学计算机与电子信息学院
江苏省光电重点实验室
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第1期158-163,共6页
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文摘
为提高室内可见光定位系统性能,提出了基于遗传算法训练卷积神经网络(Genetic Algorithm Convolutional Neural Network,GACNN)的室内可见光指纹定位算法。该算法引入一维卷积神经网络学习模型,针对卷积神经网络的超参数设置,利用遗传算法对卷积神经网络进行训练,将超参数进行二进制编码后采用精英遗传算法对CNN进行训练,来解决卷积神经网络模型参数调节依靠经验和模糊最优化的过程。实验结果表明:在室内4 m×4 m×2.5 m的定位场景下,定位算法可以获得平均定位误差4.11 cm的定位精度。相较于卷积神经网络定位算法,平均定位误差降低了25%。对比分析了不同室内可见光定位算法的性能,验证了算法的技术优势。
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关键词
遗传算法
卷积神经网络
可见光室内定位
接收信号强度
指纹库定位
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Keywords
genetic algorithm
convolutional neural network
visible light indoor positioning
received signal strength
fingerprint database location
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分类号
TN249
[电子电信—物理电子学]
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题名基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计
被引量：7
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作者
何海平
郭杭
方爽
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机构
南昌大学信息工程学院
南昌大学空间科学与技术研究院
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出处
《电子技术应用》
北大核心
2016年第5期71-73,77,共4页
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基金
国家自然科学基金(41164001
41374039)
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文摘
随着计算机技术及传感技术的发展,基于位置服务(LBS)逐渐成为研究热点。在采用德州仪器公司CC2530芯片设计的一套ZigBee室内定位系统的基础上,提出了基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,并利用设计的ZigBee室内定位系统进行实验。实验结果表明,采用基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,ZigBee室内定位系统的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度达到了1.47 m,并且与常见的NN定位算法、KNN定位算法、贝叶斯定位算法的定位效果进行了对比。
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关键词
室内定位系统
CC2530
模糊聚类
ZIGBEE
指纹库定位算法
加权最邻近算法
RSSI
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Keywords
indoor positioning systems
CC2530
fuzzy clustering
ZigBee
fingeprint localization algorithm
weithted adjacent algorithm
RSSI
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分类号
TN961
[电子电信—信号与信息处理]
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题名立体化网络覆盖精准评估的应用与研究
被引量：3
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作者
晏志强
李红艳
王伟
杨振华
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机构
中国联通湖南分公司
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出处
《邮电设计技术》
2018年第8期1-6,共6页
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文摘
立体化网络评估是在传统高精度数据源的基础上,引入MDT、RFPM、室内外区分、基于数据分析的立体定位等新技术,结合高精度3D立体电子地图,从覆盖、流量、室内外等角度进行网络价值分析,并按照覆盖和流量2个维度筛选出需要覆盖的区域,提供覆盖建设思路和依据。构建以室内+立体为主的新网络分析模式,立体化网络评估技术可以精准评估网络覆盖情况,并以3D沙盘式直观展现结果,同时具备以数据为指引的杆微站精准规划和支持4层立体全方位组网规划,且契合面向未来5G演进趋势。
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关键词
立体化网络精准评估
MDT
RF指纹库匹配定位
室内外区分
基于数据分析的立体定位
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Keywords
3D network analysis
MDT
RFPM
Indoor and outdoor differentiation
3D positioning based on data analysis
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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