【摘 要】
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针对在室内环境中利用无线保真(WiFi)信号来定位人员等移动目标的区域位置的识别准确率不高的问题,提出一种基于组合优化算法改进的室内位置感知方法:通过采集接收信号强度指示(RSSI)值来构建用户在室内行走时位置指纹数据库;然后将粒子群算法(PSO)和引力搜索算法(GSA)进行组合来获取训练神经网络(NN)的权重系数,从而进行模型训练;最后,利用训练好的模型测试室内位置感知的效果。实验结果表明,该方
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金项目(61902237),上海市自然科学基金项目(17ZR1411900),上海市科技学术委员会重点项目(18511101600),上海高校青年教师培养资助计划项目(ZZGCD15090),上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(18511101600),上海市科委青年科技英才“杨帆计划”项目(19YF1418200)。
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针对在室内环境中利用无线保真(WiFi)信号来定位人员等移动目标的区域位置的识别准确率不高的问题,提出一种基于组合优化算法改进的室内位置感知方法:通过采集接收信号强度指示(RSSI)值来构建用户在室内行走时位置指纹数据库;然后将粒子群算法(PSO)和引力搜索算法(GSA)进行组合来获取训练神经网络(NN)的权重系数,从而进行模型训练;最后,利用训练好的模型测试室内位置感知的效果。实验结果表明,该方法的室内位置感知识别准确率为98.35%,与同类方法相比,识别准确率至少提高4.79%。
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