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基于MPGA-SVM的地磁室内定位算法研究

         

摘要

针对室内环境多变引起的地磁数据浮动、 指纹库分辨率低导致误匹配概率大的问题,提出基于多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm,MPGA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的地磁室内定位算法.数据预处理阶段采用高斯滤波去噪,利用SVM构建地磁定位模型,选择高斯径向基核函数作为SVM的核函数,并通过MPGA的寻优性确定SVM最优参数.试验结果表明,该算法能较好地弥补现有算法存在的缺陷,有效提升定位精度及稳定性.

著录项

  • 来源
    《无线电工程》 |2021年第11期|1313-1319|共7页
  • 作者单位

    安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 空间信息与测绘工程学院 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室 安徽 淮南 232001;

    安徽理工大学 矿区环境与灾害协同监测煤炭行业工程研究中心 安徽 淮南 232001;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 全球定位系统(GPS);
  • 关键词

    室内定位; 高斯滤波; 支持向量机; 多种群遗传算法; 定位精度;

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