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針對(duì)實(shí)際定位應(yīng)用中室內(nèi)環(huán)境復(fù)雜,傳統(tǒng)的WiFi室內(nèi)定位算法精度低、穩(wěn)定性差、代價(jià)較高以及不同移動(dòng)終端之間采集信號(hào)強(qiáng)度存在差異等問題,提出了基于dynFWA-SVM的WiFi室內(nèi)定位模型。定位過程中,利用高斯濾波對(duì)信號(hào)進(jìn)行除奇異值操作,同時(shí)采用信號(hào)強(qiáng)度差(SSD)位置指紋替代傳統(tǒng)的接收信號(hào)強(qiáng)度(RSS)位置指紋;采用動(dòng)態(tài)搜索煙花算法(dynFWA)優(yōu)化支持向量機(jī)(SVM)參數(shù),從而建立了dynFWA-SVM室內(nèi)定位模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:經(jīng)高斯濾波處理后的SSD指紋可以有效提高定位的穩(wěn)定性和可靠性,減小因不同終端采集信號(hào)強(qiáng)度存在差異對(duì)定位結(jié)果造成的影響,相較于粒子群優(yōu)化(PSO)算法和煙花算法(FWA),dynFWA算法的優(yōu)化效率更高,提出的dynFWA-SVM定位模型的定位誤差更低。 可以采用高斯濾波舍棄高斯分布模型中小概率和大干擾的數(shù)據(jù)，選取高概率數(shù)值進(jìn)行均值處理，增強(qiáng)位置指紋的穩(wěn)定性和可靠性濾波處理-數(shù)控滾圓機(jī)電動(dòng)滾圓機(jī)滾弧機(jī)價(jià)格低張家港電動(dòng)滾圓機(jī)多少錢。

www.suoguanjixie.name即選取μ－σ≤RSSI≤μ+σ區(qū)間為高概率發(fā)生區(qū)域，將此區(qū)域內(nèi)的所有RSSI值取算數(shù)平均即可得到最終的位置指紋信號(hào)值RSSI=1n∑ni=1RSSIi，RSSIi∈(μ－σ，μ+σ)(3)對(duì)采集數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯濾波，使其更接近真實(shí)值，如圖1。圖1高斯濾波處理RSSI值1．2SSD位置指紋設(shè)P(d)，P(d0)為與AP距離為d，d0的任意點(diǎn)和參考點(diǎn)的信號(hào)強(qiáng)度，由對(duì)數(shù)正態(tài)陰影模型有P(d)P(d0)[]dB=－10γlgdd0+XdB(4)式中γ為路徑損耗因子;XdB為一隨機(jī)變量且其服從N(0，σ2dB)分布。根據(jù)自由空間傳播模型有P(d0)=PAPGAPGMTλ2AP(4π)2d20L(5)式中GMT為移動(dòng)終端的天線增益;PAP為AP的發(fā)射功率;GAP為AP的天線增益;λAP為AP的波長(zhǎng);L為系統(tǒng)損耗因子。將式(5)代入(4)可得P(d)點(diǎn)的RSS表達(dá)式，即P)可以看出:RSS的值與移動(dòng)終端的天線增益因子GMT和AP的配置有關(guān)，且不同移動(dòng)終端的天線增益GMT各不相同，因此，即便是相同環(huán)境地點(diǎn)，不同移動(dòng)終端采集到的信號(hào)強(qiáng)度也各不相同。為消除移動(dòng)終端天線增益GMT因子對(duì)定位精度的影響，假設(shè)P(d1)和P(d2)分別表示同一移動(dòng)終端在同一位置i處接收到的與其距離為d1的AP1的信號(hào)強(qiáng)度和距離為d2的A濾波處理-數(shù)控滾圓機(jī)電動(dòng)滾圓機(jī)滾弧機(jī)價(jià)格低張家港電動(dòng)滾圓機(jī)多少錢 www.suoguanjixie.name