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基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法
1
作者
黄自晨
张烈平
+2 位作者
尹亚梦
谭铭扬
王守峰
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第35期15145-15151,共7页
针对距离向量-跳距(distance vector-hop,DV-Hop)定位算法中未知节点估计位置与实际位置偏差较大的问题,提出了基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法。首先,采用锚节点通信半径多级数分层的方法,减小未知节点最小跳数选取...
针对距离向量-跳距(distance vector-hop,DV-Hop)定位算法中未知节点估计位置与实际位置偏差较大的问题,提出了基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法。首先,采用锚节点通信半径多级数分层的方法,减小未知节点最小跳数选取的误差;然后,对阿基米德算法中三个步骤进行改进,提高了算法的性能;最后,通过改进的阿基米德算法计算未知节点坐标。实验结果表明,相同环境下,提出的改进算法具有更好的定位效果。
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关键词
DV-HOP定位算法
多通信半径分层
阿基米德算法
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职称材料
基于KNN和XGBoost的室内指纹定位算法
被引量：
4
2
作者
卢海钊
彭慧豪
+2 位作者
唐滔
王守峰
张烈平
《电子测量技术》
北大核心
2023年第2期81-86,共6页
针对KNN算法定位精度有待提高以及定位稳定性较差的问题,本文提出了一种基于KNN算法和XGBoost算法的室内指纹定位算法。该算法首先将样本集划分为训练集和测试集,将训练集中AP的RSSI数据作为特征,坐标作为标签,使用XGBoost算法进行建模...
针对KNN算法定位精度有待提高以及定位稳定性较差的问题,本文提出了一种基于KNN算法和XGBoost算法的室内指纹定位算法。该算法首先将样本集划分为训练集和测试集,将训练集中AP的RSSI数据作为特征,坐标作为标签,使用XGBoost算法进行建模。其次,融合KNN模型,将KNN算法寻找到的近邻集合引入XGBoost模型中,再结合单独XGBoost算法的预测结果,以实现坐标定位。最后,在实际环境下研究了算法的K值、回归树数量、决策树深度和学习率对误差的影响,确定算法的相关参数。通过搭建的实际实验环境进行了测试,实验结果表明,本文提出算法的平均定位误差为1.55 m,较于KNN算法和XGBoost算法分别减少了24.76%和11.93%,并且累积分布函数曲线的收敛速度更快,具有较好的定位性能。
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关键词
室内指纹定位
KNN
XGBoost
WiFi定位
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职称材料
题名
基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法
1
作者
黄自晨
张烈平
尹亚梦
谭铭扬
王守峰
机构
广西高校先进制造与自动化技术重点实验室(
桂林理
工
大学
)
广西特种
工程
装备与控制重点实验室(
桂林
航天
工
业学院)
桂林理工大学南宁分校电气与电子工程系
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第35期15145-15151,共7页
基金
国家自然科学基金(61741303)
广西空间信息与测绘重点实验室基金(21-238-21-16)。
文摘
针对距离向量-跳距(distance vector-hop,DV-Hop)定位算法中未知节点估计位置与实际位置偏差较大的问题,提出了基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法。首先,采用锚节点通信半径多级数分层的方法,减小未知节点最小跳数选取的误差;然后,对阿基米德算法中三个步骤进行改进,提高了算法的性能;最后,通过改进的阿基米德算法计算未知节点坐标。实验结果表明,相同环境下,提出的改进算法具有更好的定位效果。
关键词
DV-HOP定位算法
多通信半径分层
阿基米德算法
Keywords
DV-Hop algorithm
multi-communication radius
Archimedes optimization algorithm
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
基于KNN和XGBoost的室内指纹定位算法
被引量：
4
2
作者
卢海钊
彭慧豪
唐滔
王守峰
张烈平
机构
桂林理
工
大学
机械与控制
工程
学院
桂林理工大学南宁分校电气与电子工程系
出处
《电子测量技术》
北大核心
2023年第2期81-86,共6页
基金
国家自然科学基金(61741303)
广西空间信息与则绘重点实验室基金(19-185-10-08)项目资助
文摘
针对KNN算法定位精度有待提高以及定位稳定性较差的问题,本文提出了一种基于KNN算法和XGBoost算法的室内指纹定位算法。该算法首先将样本集划分为训练集和测试集,将训练集中AP的RSSI数据作为特征,坐标作为标签,使用XGBoost算法进行建模。其次,融合KNN模型,将KNN算法寻找到的近邻集合引入XGBoost模型中,再结合单独XGBoost算法的预测结果,以实现坐标定位。最后,在实际环境下研究了算法的K值、回归树数量、决策树深度和学习率对误差的影响,确定算法的相关参数。通过搭建的实际实验环境进行了测试,实验结果表明,本文提出算法的平均定位误差为1.55 m,较于KNN算法和XGBoost算法分别减少了24.76%和11.93%,并且累积分布函数曲线的收敛速度更快,具有较好的定位性能。
关键词
室内指纹定位
KNN
XGBoost
WiFi定位
Keywords
indoor fingerprint localization
KNN
XGBoost
WiFi localization
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多通信半径与改进阿基米德算法的DV-Hop定位算法
黄自晨
张烈平
尹亚梦
谭铭扬
王守峰
《科学技术与工程》
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于KNN和XGBoost的室内指纹定位算法
卢海钊
彭慧豪
唐滔
王守峰
张烈平
《电子测量技术》
北大核心
2023
4
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职称材料
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