基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

黄震; 罗中良; 陈治明

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.02.009

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基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法

研究论文 | 更新时间：2023-12-11

- 基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法
- Indoor location algorithm based on optimizing least square support vector machine
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2016年55卷第2期页码：48-51
- 作者机构：
  
  1. 惠州学院计算机科学系,广东,惠州,516007
  2. 
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.02.009
  中图分类号：
- 纸质出版日期：2016，
  
  网络出版日期：2016-3-25，
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黄震, 罗中良, 陈治明. 基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(2):48-51.

HUANG Zhen, LUO Zhongliang, CHEN Zhiming. Indoor location algorithm based on optimizing least square support vector machine[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(2):48-51.
黄震, 罗中良, 陈治明. 基于优化最小二乘支持向量机的室内定位算法[J]. 中山大学学报(自然科学版)(中英文), 2016,55(2):48-51. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.02.009.

HUANG Zhen, LUO Zhongliang, CHEN Zhiming. Indoor location algorithm based on optimizing least square support vector machine[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunYatseni, 2016,55(2):48-51. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.2016.02.009.

摘要

室内定位是普适计算应用中的关键技术，针对最小二乘支持向量机参数优化的难题，提出一种优化最小二乘支持向量机的室内定位算法。首先采用主成分分析提取重要定位特征，然后采用最小二乘支持向量机建立室内定位模型，并采用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机参数进行优化，最后采用仿真实验测试定位性能。结果表明，文中算法提高了室内定位的精度且定位时间少于其它室内定位算法，具有一定的实际应用价值。

Abstract

Indoor location is a key technology in the application of pervasive computing

and aims at solving the problem of least square support vector machine parameters. An indoor localization algorithm based on the least square support vector machine is proposed. The principal component analysis is used to extract important features

and then

least square support vector machine is established for indoor localization model using particle swarm optimization algorithm. The simulation experiment is used to test location performance. The results show that the proposed algorithm improves the accuracy of indoor location

and the location time is less than other indoor location algorithm.

关键词

普适计算室内定位参数优化主成分分析

Keywords

pervasive computingindoor locationparameter optimizationprincipal component analysis

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