[发明专利]基于自适应贝叶斯综合学习粒子群优化的WLAN指纹定位方法在审
| 申请号： | 202210434881.2 | 申请日： | 2022-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN114928882A | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 孙炜;李凯龙;张星;邹群鑫 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | H04W64/00 | 分类号： | H04W64/00;H04W4/33;H04W84/12;G06N3/00;G06N7/00 |
| 代理公司： | 南京常青藤知识产权代理有限公司 32286 | 代理人： | 曹帅 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开基于自适应贝叶斯综合学习粒子群优化的WLAN指纹定位方法，包括相似性度量和最优位置预测计算：1)使用双面板均匀性模型计算查询指纹与训练指纹的相关性和余弦距离；2)建立定位模型适应度函数；3)采用自适应贝叶斯综合学习粒子群优化算法计算最优适应值的参数并得到最优预测位置。该方法可高效准确地进行室内定位，采用双面板指纹均匀性模型来衡量定位指纹的相似性，利用相关性来测量指纹之间的匹配度，并引入余弦距离来反映指纹在方向上的差异，提高定位模块的多样性和鲁棒性；采用自适应贝叶斯综合学习粒子群优化算法进行参数寻优，自适应机制采用区间划分来选择粒子的综合学习概率水平，提高粒子群优化算法性能。系统更具鲁棒性，可提高定位精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 贝叶斯 综合 学习 粒子 优化 wlan 指纹 定位 方法 | ||
【主权项】：
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