计算机应用研究

作者：张勇,范恒,王昱洁,

单位：合肥工业大学计算机与信息学院,合肥230009；

关键词：WLAN室内定位,异构终端,最小二乘支持向量回归机,具有噪声的基于密度聚类,广义回归神经网络,

基金：国家科技支撑计划资助项目(2013BAH52F01)；；

针对WLAN室内定位系统中异构终端（指纹库终端和测试终端）引起的定位偏差过大的问题，提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案。使用最小二乘支持向量回归机（LSSVR）构建指纹库终端接收信号强度（RSS）和物理坐标位置的映射关系模型；列出校准点处异构终端采集的RSS值，得到散点图；用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点；用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数；通过LSSVR模型定位测试点的位置。实验结果表明，与只用LSSVR算法相比，测试终端定位精度提高18%~40%，有效解决了定位偏差过大的问题。

来源：2019年第4期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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