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题名基于SCSSA-RF算法的室内可见光定位算法
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作者
陈耀
张烈平
高小淋
张翠
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机构
桂林理工大学广西高校先进制造与自动化技术重点实验室
桂林航天工业学院广西特种工程装备与控制重点实验室
南宁理工学院信息工程学院
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出处
《光通信技术》
北大核心
2025年第1期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61741303)资助
广西空间信息与测绘重点实验室基金项目(21-238-21-16)资助
梧州市2022年中央引导地方科技发展资金项目(202201001)资助。
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文摘
针对随机森林(RF)算法用于室内可见光定位时定位精度低,存在过拟合风险的问题,提出了一种基于正弦人口映射(SPM)与柯西分布的麻雀搜索算法(SSA)优化RF算法的室内可见光定位算法(简称SCSSA-RF算法)。首先,该算法使用采集到的接收信号强度值与位置坐标建立指纹数据库。然后,使用SCSSA的全局搜索能力对RF算法的关键参数进行优化,将数据输入最佳模型中进行训练。最后,将决策树的预测结果取平均值,得到待定位点的预测值。实验结果表明:SCSSA-RF算法比未改进的SSA-RF算法收敛速度更快;SCSSA-RF算法的平均定位误差为0.08 m,且误差主要集中在0.05~0.1 m内;在定位误差为0.2 m时,SCSSA-RF算法的预测准确率达到了93%。
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关键词
可见光定位
正弦人口映射
柯西分布
麻雀搜索算法
随机森林
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Keywords
visible light positioning
sine population mapping
Cauchy distribution
sparrow search algorithm
random forest
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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