基于核岭回归方法的定位算法研究

基于核岭回归方法的定位算法研究

汤卓; 乐燕芬; 施伟斌

【期刊名称】《数据采集与处理》 【年(卷),期】2020(035)001

【摘要】针对无线传感器网络环境下的定位问题,提出了一种基于核岭回归(Kernel ridge regression,KRR)的定位算法.核岭回归算法是在岭回归算法的基础上加入了核函数,该算法在离线阶段采用核岭回归方法提取所有位置指纹数据间的非线性关系,训练出非线性回归定位模型;在线阶段采集目标点的接收信号强度指示(Received signal strength indicator,RSSI)值,利用非线性定位模型估计目标点的物理位置.仿真分析了影响算法性能的各个因素,并在室内典型办公环境下进行了定位实验.实验结果表明,该算法在不同因素的影响下,相比传统加权K近邻算法(Weight K-nearest neighbor,WKNN)算法能达到更好的定位精度,在位置网格间距1.8 m时,WKNN算法平均定位误差为2.53 m,而该算法误差为1.58 m.

【总页数】8页(147-154)

【关键词】无线传感器网络; 核岭回归; 位置指纹; 接收信号强度指示 【作者】汤卓; 乐燕芬; 施伟斌

【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院 上海 200093 【正文语种】中文 【中图分类】TN92 【相关文献】

1.基于核岭回归和粒子滤波的室内移动目标追踪算法研究 [J], 康颜爽; 苏胜君;