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基于LoRa指纹的室内定位算法
被引量：
4
1
作者
王力
陈宇翔
孙健
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第1期144-150,共7页
在基于LoRa的室内定位研究中,提出一种基于LoRa指纹和支持向量回归(SVR)的室内定位算法。针对传统基于无线信号RSSI指纹和SVR室内定位算法定位精度不高问题,从两个方面进行改进:在指纹特征方面,增加LoRa测距指纹,提高指纹稳定性;在指纹...
在基于LoRa的室内定位研究中,提出一种基于LoRa指纹和支持向量回归(SVR)的室内定位算法。针对传统基于无线信号RSSI指纹和SVR室内定位算法定位精度不高问题,从两个方面进行改进:在指纹特征方面,增加LoRa测距指纹,提高指纹稳定性;在指纹数据库建立和在线定位过程中,分别采用高斯滤波和中位数滤波来对指纹进行预处理,消除指纹的粗大误差。实验结果显示:1 m以内的定位误差的累积概率为78.5%,3 m以内的定位误差的累积概率为90%。增加LoRa测距指纹之后定位精度相比之前提高了40%;增加了高斯滤波与中位数滤波预处理后定位精度较传统的支持向量回归算法提高了38%。两个方面改进之后定位精度总体提高63%,证明了该算法的两个改进是有效的。
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关键词
LoRa
指纹定位
室内定位
支持向量回归
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职称材料
题名
基于LoRa指纹的室内定位算法
被引量：
4
1
作者
王力
陈宇翔
孙健
机构
承德
石油
高等专科学校电气与电子系
杭州电子科技大学通信工程学院
中国石油塔里木石油勘探开发指挥部
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第1期144-150,共7页
基金
河北省重点研发计划项目(18211606D)
文摘
在基于LoRa的室内定位研究中,提出一种基于LoRa指纹和支持向量回归(SVR)的室内定位算法。针对传统基于无线信号RSSI指纹和SVR室内定位算法定位精度不高问题,从两个方面进行改进:在指纹特征方面,增加LoRa测距指纹,提高指纹稳定性;在指纹数据库建立和在线定位过程中,分别采用高斯滤波和中位数滤波来对指纹进行预处理,消除指纹的粗大误差。实验结果显示:1 m以内的定位误差的累积概率为78.5%,3 m以内的定位误差的累积概率为90%。增加LoRa测距指纹之后定位精度相比之前提高了40%;增加了高斯滤波与中位数滤波预处理后定位精度较传统的支持向量回归算法提高了38%。两个方面改进之后定位精度总体提高63%,证明了该算法的两个改进是有效的。
关键词
LoRa
指纹定位
室内定位
支持向量回归
Keywords
LoRa
Fingerprint location
Indoor location
Support vector regression
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LoRa指纹的室内定位算法
王力
陈宇翔
孙健
《计算机应用与软件》
北大核心
2020
4
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