HF和波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化XGBoost室內(nèi)定位方法
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：wwei
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標(biāo)簽： 室內(nèi)定位 混合濾波 波動(dòng)參數(shù)
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文檔介紹：針對(duì)復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境下接收信號(hào)強(qiáng)度測(cè)量數(shù)據(jù)中包含噪聲使其呈現(xiàn)波動(dòng)性導(dǎo)致定位精度低的問(wèn)題，提出一種基于混合濾波(HF)、波動(dòng)參數(shù)輔助的優(yōu)化極限梯度提升(XGBoost)室內(nèi)定位方法。首先采用HF的方法對(duì)數(shù)據(jù)子集進(jìn)行優(yōu)化，降低噪聲的影響，得到初始數(shù)據(jù)庫(kù)；另外，考慮到波動(dòng)不能完全消除，引入能夠反映數(shù)據(jù)變化程度的波動(dòng)參數(shù)；其次，針對(duì)XGBoost算法性能易受初始參數(shù)的影響，采用粒子群(PSO)算法對(duì)其進(jìn)行尋優(yōu)，并將波動(dòng)參數(shù)與優(yōu)化后的數(shù)據(jù)作為算法輸入訓(xùn)練生成定位模型；最后，將目標(biāo)點(diǎn)處信息輸入到模型中完成位置估計(jì)，同時(shí)將該點(diǎn)數(shù)據(jù)保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中完成更新。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)算法相比，所提算法具有良好的定位效果，在1 m、2 m和3 m范圍內(nèi)，定位準(zhǔn)確率分別提升9.2%、14.1%和18.45%。
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