【摘 要】
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针对RFID定位系统中,传统的LANDMARC定位算法定位精度不高且需要布置大量参考标签的问题,提出了一种基于牛顿插值和差分进化改进灰狼优化支持向量回归机(Newton-HGWOSVR)的定位算法。该算法采用高斯滤波对参考标签的采样数据进行预处理;通过牛顿插值法对其它位置的信号强度进行估值来扩充信号数据库;通过HGWOSVR构建物理位置和信号接收强度值之间的非线性关系来完成定位。实验结果表明,该算
【机 构】
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江南大学物联网技术应用教育部工程研究中心,江苏无锡214122
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针对RFID定位系统中,传统的LANDMARC定位算法定位精度不高且需要布置大量参考标签的问题,提出了一种基于牛顿插值和差分进化改进灰狼优化支持向量回归机(Newton-HGWOSVR)的定位算法。该算法采用高斯滤波对参考标签的采样数据进行预处理;通过牛顿插值法对其它位置的信号强度进行估值来扩充信号数据库;通过HGWOSVR构建物理位置和信号接收强度值之间的非线性关系来完成定位。实验结果表明,该算法提升了室内定位的精度,并且能减少布置参考标签的工作量,提高了室内定位方法的工作效率。
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