基于LS-SVM方向判别模型的WLAN室内定位方法

为解决WLAN室内定位中信号在传播过程受人体遮挡产生阴影衰落而影响定位精度的问题,提出了一种最小二乘法支持向量机(LS-SVM)方向判别模型的WLAN室内定位方法。该方法主要分为两个部分:首先,充分利用人体在不同遮挡方向上产生阴影衰落的接收信号强度变化(RSS)特征信息,判定人体遮挡方向;然后,通过LS-SVM回归算法建立指纹点特征数据与位置之间的映射关系获取定位点位置结果。实验结果表明,与传统利用SVM的定位方法相比,提出的方向判别模型可解决人体遮挡产生的阴影衰落影响定位精度的问题,提高了定位的实用性和鲁棒性。     

一种改进的候选位置指纹算法的室内定位方法

针对Wi Fi位置指纹定位时由于受到室内环境变化的影响而造成精度严重下降的问题,本文提出了一种基于混合遗传粒子群算法和候选位置指纹的室内定位系统,本系统采用在定位服务阶段选择多个位置指纹作为候选位置指纹,利用遗传算法搜索全局较优的位置指纹组合,并采用粒子群优化算法快速准确地找到最佳的位置指纹。仿真结果表明,基于混合遗传粒子群算法提高了室内定位精度,可以快速精确地搜索到最佳位置,同时减小了遗传算法时延较大的缺点,避免了局部最优解问题。     

一种粒度思想的遥感特征信息识别方法

为了快速分析遥感图像特征信息,结合覆盖分类算法提出了一种商空间理论方法,其中灵活运用商空间理论的分解方法和合成技术来指导遥感图像信息的提取和整合,覆盖算法能快速精确地挖掘出有限信息的本质,为分类提取提供保障.以汶川特大地震后的高级星载热辐射热反射探测仪(ASTER)遥感图像为例进行了实验分析,证实了该方法是快速、精确有效的,可以大大减少遥感图像信息处理的工作量.     

一种改进型几何聚类指纹室内定位方法

为解决传统加权K最近邻算法(WKNN,Weighting K-Nearest Neighbor)定位方法中选取K值存在局限性影响定位精度的问题,提出了一种改进型几何聚类指纹室内定位方法。该方法首先利用网格分布在定位区域构建指纹点几何位置分布,采集指纹点接收信号强度(RSS,Received Signal Strength)和位置信息,建立指纹定位数据库;然后,利用支持向量机分类算法在解决高维度和非线性问题上的优势选取定位点的多个近邻指纹点,根据对定位贡献度的大小筛选近邻指纹点并构建几何聚类定位区域;最后利用WKNN算法进行定位。实验结果表明,提出的方法解决了传统WKNN方法中多边形定位区域在K值选取存在局限性的问题,具有更高的定位精度和工程实用性。     

一类无线广义网络控制系统的迭代学习控制

广义系统广泛存在于工业控制系统模型;针对传感器至控制器通过无线网络连接的一类广义网络控制系统,采取迭代学习控制策略,通过卡尔曼滤波减少无线信道噪声对系统控制性能的影响;理论上,通过λ范数给出了系统在给定的学习率下的收敛条件;通过实验仿真验证迭代学习策略中加入卡尔曼滤波的有效性和优越性。