基于Mamdani型模糊推理的加权质心定位算法

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户：huiyuanai852

【摘要】

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为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质

【作者】

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王万良石浩李燕君

【机构】

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浙江工业大学计算机科学与技术学院

【出处】

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计算机科学

【发表日期】

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2015年10期

【关键词】

：

加权质心定位算法模糊推理蝙蝠算法接收信号强度 Weighted centroid localization algorithm Fuzzy logic

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为了提高加权质心定位算法在室内环境中的定位精度,提出使用实际环境中的RSS数据通过蝙蝠算法拟合输入隶属度函数,通过Mamdani型模糊推理获得节点间精确的权值,以提高加权质心定位算法的定位精度.在Zigbee平台上实现了该算法,通过实验比较3种不同的质心定位算法,结果表明：Mamdani型模糊推理因采用经过蝙蝠算法优化的隶属度函数而具有更小的平均定位误差.

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