高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定...高速铁路隧道环境中采用LTE-R(long term evolution-railway)无线通信位置指纹定位解算时,针对加权K值邻近位置指纹解算精度低的问题,利用混沌粒子群算法优化权值的良好性能,提出基于混沌粒子群优化的加权K值邻近算法对列车位置指纹定位在线阶段进行指纹匹配解算,分别讨论了指纹间距取25 m、50 m、100 m时混沌粒子群优化加权K值邻近算法的收敛性和精确性.仿真结果表明:经混沌粒子群优化的加权K值邻近算法收敛速度更快,定位解算结果精度更高;在提高列车位置指纹定位精度方面,比单纯的加权K值邻近算法以及经粒子群优化的加权K值邻近算法更具优越性,当指纹间距取25 m时,列车定位误差小于25 m的概率高达96%,使隧道环境中列车位置指纹定位精度得到有效改善.展开更多
WIFI位置指纹定位作为目前常见的室内定位方法,存在接收信号强度(received signal strength,RSS)波动和时变等问题,导致定位精度不高。文章为此设计了一种采用结合卡尔曼滤波的方差修正加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor,WKNN)...WIFI位置指纹定位作为目前常见的室内定位方法,存在接收信号强度(received signal strength,RSS)波动和时变等问题,导致定位精度不高。文章为此设计了一种采用结合卡尔曼滤波的方差修正加权K最近邻(weighted K-nearest neighbor,WKNN)算法的室内定位方法。离线阶段,经过卡尔曼滤波后,选择数据的方差和均值作为反映RSS变化的特征值;在线阶段,通过采集的信号均值计算近似方差,对欧式距离进行权重修正,最后选择K个最近邻点确定待定点位置。实验结果表明:该文采用的定位方法平均定位精度达到1.248 m,相比于传统的WKNN室内定位方法,平均定位精度提升了20.3%;对比K-均值聚类结合动态加权K最近邻算法(K-means-EWKNN),平均定位精度提升了8.9%。展开更多
高光谱图像聚类算法可以对海量的高光谱图像数据进行信息提取,完成地物类别的初步分类。自适应近邻聚类(clustering with adaptive neighbors,CAN)作为一种新型的聚类算法,利用样本间的局部连通性实现聚类,聚类效果较好,但是该算法的性...高光谱图像聚类算法可以对海量的高光谱图像数据进行信息提取,完成地物类别的初步分类。自适应近邻聚类(clustering with adaptive neighbors,CAN)作为一种新型的聚类算法,利用样本间的局部连通性实现聚类,聚类效果较好,但是该算法的性能受样本间相关性的影响较大。基于此,文章提出了一种新的融合高光谱图像的空间信息和光谱信息的分类方法,即加权空-谱自适应近邻聚类(weighted spatial and spectral clustering with adaptive neighbors,WSS-CAN)法,该方法通过引入样本点的近邻窗口尺度和光谱因子2个参数对高光谱图像进行重构,增强了样本间的相关性,对重构后的图像进行CAN聚类,有效提高了分类精度。在Indian Pines和Salinas-A数据库上的实验结果表明,由WSS-CAN得到的总体精度分别为56.33%、77.90%,分别比其他聚类算法提升了11.52%~18.47%、10.1%~14.79%,聚类效果较好。展开更多
文摘高光谱图像聚类算法可以对海量的高光谱图像数据进行信息提取,完成地物类别的初步分类。自适应近邻聚类(clustering with adaptive neighbors,CAN)作为一种新型的聚类算法,利用样本间的局部连通性实现聚类,聚类效果较好,但是该算法的性能受样本间相关性的影响较大。基于此,文章提出了一种新的融合高光谱图像的空间信息和光谱信息的分类方法,即加权空-谱自适应近邻聚类(weighted spatial and spectral clustering with adaptive neighbors,WSS-CAN)法,该方法通过引入样本点的近邻窗口尺度和光谱因子2个参数对高光谱图像进行重构,增强了样本间的相关性,对重构后的图像进行CAN聚类,有效提高了分类精度。在Indian Pines和Salinas-A数据库上的实验结果表明,由WSS-CAN得到的总体精度分别为56.33%、77.90%,分别比其他聚类算法提升了11.52%~18.47%、10.1%~14.79%,聚类效果较好。
