针对井下无线信号传播环境发生改变需要重新采集RSS(received signal strength)指纹数据的问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的定位误差修正算法。该算法在离线阶段利用支持向量回归机,建立待训练点的RSS值和定位结果与定位误差之间...针对井下无线信号传播环境发生改变需要重新采集RSS(received signal strength)指纹数据的问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的定位误差修正算法。该算法在离线阶段利用支持向量回归机,建立待训练点的RSS值和定位结果与定位误差之间的非线性关系,在线阶段利用该模型计算RSS样本的定位误差,并修正定位结果。实验结果表明,在离线训练点数量增加前后,该修正算法比指纹匹配算法的定位误差分别减少了22%与38%。展开更多
文摘针对井下无线信号传播环境发生改变需要重新采集RSS(received signal strength)指纹数据的问题,提出一种基于支持向量回归(SVR)的定位误差修正算法。该算法在离线阶段利用支持向量回归机,建立待训练点的RSS值和定位结果与定位误差之间的非线性关系,在线阶段利用该模型计算RSS样本的定位误差,并修正定位结果。实验结果表明,在离线训练点数量增加前后,该修正算法比指纹匹配算法的定位误差分别减少了22%与38%。