相关电力线室内定位算法研究

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1、第37卷第1期仪器仪表学报VoL37No．12016年1月ChineseJournalofScientificInstrumentJan．2016基于电力线室内定位算法研究冰黄丹平，于少东，田建平，胡勇(1．四川理工学院自贡643000；2．四川省人工智能重点实验室自贡643000)摘要：针对现有室内定位系统成本高、供电不方便和扩展性差等问题，提出了基于电力线室内定位系统，论述该系统工作原理。在此基础上，提出基于支持向量分类机SVCM和K近邻法KNN的混合室内定位算法进行定位并详细论述其原理；通过试验采集信号，分析了基于电力线定位信号室内传播特点，建立了接

2、收信号强度RSS特征样本库；最后分别应用SVCM、KNN以及SVCM．KNN算法进行定位实验，对比了三者定位性能。实验结果表明，SVCM—KNN算法可以有效降低定位误差，达到室内定位精度的要求。关键词：电力线；室内定位；支持向量机；K近邻法中图分类号：TP393TH89文献标识码：A国家标准学科分类代码：510．99Researchonindoorpositioningalgorithmbasedonpower-lineHuangDanping，YuShaodong，TianJianping，HuYong(J．SichuanUniversityofScie

3、nceandEngineering，Zigong643000，China；2．ArtifcialInteUigeaceKeyLaboratoryofSichuanProvince，Zigong643000，China)Abstract：Aimingatthedeficienciesofhighcost，inconvenienceinpoweringthepositioningsystemandpoorscalabilityoftheex—istingindoorpositioningsystems，thispaperproposesanindoorposi

4、tioningsystembasedonpower—line；andtheworkingprincipleofthesystemisdiscussed．OnthebasisofabovethehybridindoorpositioningalgorithmbasedonSuppo~VectorClassificationMa-chineandK-NearestNeighborisproposed．Theprincipleofthealgorithmisdiscussedindetail．Throughthesignalcollectionwiththeac

5、quisitionsystem，theindoortransmissioncharacteristicsofthepositioningsignalbasedonpower—lineisanalyzedandtheRS-SIfeaturesamplelibraryisestablished．Atlast，thepositioningexperimentswereconductedusingSVCM，KNNandSVCM—KNNalgorithms；theirpositioningperformanceswerecompared．Theexperimentr

6、esultsshowthattheSVCM-KNNalgorithmcanreducethepositionerroreffectivelyandachievetheindoorpositioningprecisionrequirement．Keywords：power-line；indoorpositioning；suppo~vectormachine；K-nearestneighbor(KNN)rithm，RARDA)和射频识别(radiofrequencyidentification，1引言RIFD)等。上述定位技术已经取得了一定效果，其中一些系统已

7、经达到了很高的定位精度。但上述技术依赖于近年来，随着科学技术的飞速发展，对于普适计算的额外的硬件开支，并且存在着系统部署复杂、成本高、可要求，基于室内位置信息的服务越来越受到人们关注。扩展性差、信号发射点所需能源供应不便和实用性不高目前，传统的GPS和蜂窝定位技术，由于信号在室内被等缺点"。屏蔽的缘故，难以满足室内定位精度要求，国内外的室内针对上述问题，根据电力线通讯原理，研发一种基于定位系统常用技术主要包括辅助GPS技术(assisted室内电力线新型定位系统及其相关定位算法，用于室内GPS，A—GPS)、ActiveBadge、ActiveBat、基于

8、信誉感知的移动节点的定位。该室内定位系统与其他定位系统相资源发现算