基于电力线室内定位算法研究.pdfVIP

学兔兔 第37卷 第 1期 仪 器 仪 表 学 报 VoL37No．1 2016年 1月 ChineseJournalofScientificInstrument Jan．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：TP393 TH89 文献标识码：A 国家标准学科分类代码：510．99 Researchonindoorpositioningalgorithm basedonpower-line HuangDanping ，YuShaodong，TianJianping，HuYong (J．SichuanUniversityofScienceandEngineering，Zigong643000，China； 2．ArtfiicialInteUigeaceKeyLaboratoryofSichuanProvince，Zigong643000，China) Abstract：Aimingatthedeficienciesofhighcost，inconvenienceinpoweringthepositioningsystem andpoorscalabilityoftheex— istingindoorpositioningsystems，thispaperproposesanindoorpositioningsystem basedonpower—line；andtheworkingprinciple ofthesystem isdiscussed．Onthebasisofabovethehybridindoorpositioningalgorithm basedonSuppo~VectorClassificationMa- chineandK-NearestNeighborisproposed．Theprincipleofthealgorithm isdiscussedindetail．Throughthesignalcollectionwith theacquisitionsystem ，theindoortransmissioncharacteristicsofthepositioningsignalbasedonpower—lineisanalyzedandtheRS- SIfeaturesamplelibraryisestablished．Atlast，thepositioningexperimentswereconductedusingSVCM ，KNN and SVCM—KNN algorithms；theirpositioningperformanceswerecompared．Theexperimentresultsshow thattheSVCM-KNN algorithm canreduce thepositionerroreffectivelyandachievetheindoorpositioningp