針對(duì)實(shí)際定位應(yīng)用中室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜,傳統(tǒng)的WiFi室內(nèi)定位算法精度低、穩(wěn)定性差、代價(jià)較高以及不同移動(dòng)終端之間采集信號(hào)強(qiáng)度存在差異等問題,提出了基于dynFWA-SVM的WiFi室內(nèi)定位模型。定位過程中,利用高斯濾波對(duì)信號(hào)進(jìn)行除奇異值操作,同時(shí)采用信號(hào)強(qiáng)度差(SSD)位置指紋替代傳統(tǒng)的接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)位置指紋;采用動(dòng)態(tài)搜索煙花算法(dynFWA)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)參數(shù),從而建立了dynFWA-SVM室內(nèi)定位模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)高斯濾波處理后的SSD指紋可以有效提高定位的穩(wěn)定性和可靠性,減小因不同終端采集信號(hào)強(qiáng)度存在差異對(duì)定位結(jié)果造成的影響,相較于粒子群優(yōu)化(PSO)算法和煙花算法(FWA),dynFWA算法的優(yōu)化效率更高,提出的dynFWA-SVM定位模型的定位誤差更低。 可以采用高斯濾波舍棄高斯分布模型中小概率和大干擾的數(shù)據(jù),選取高概率數(shù)值進(jìn)行均值處理,增強(qiáng)位置指紋的穩(wěn)定性和可靠性濾波處理-數(shù)控滾圓機(jī)電動(dòng)滾圓機(jī)滾弧機(jī)價(jià)格低張家港電動(dòng)滾圓機(jī)多少錢。
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