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基于自适应粒子群算法的室内指纹定位ap部署优化( APs Deployment Optimization for Indoor Fingerprint Positioning with Adaptive Particle Swarm Algorithm )
JianhuiZhao JunLi HaojunAi BoCai
室内定位服务给人们带来了极大的便利,但其效率受到接入点空间部署的影响。提出了一种自适应粒子群算法APS,并将其应用于基于指纹的室内定位的APS部署优化中。在我们的方法中,APs布局的解被视为一个群体的个体。采用自适应技术对粒子群算法进行改进,既保证了种群的多样性,又避免了大量的劣质粒子。经过进化,得到最优结果,对应于APs部署的最优解。该算法适用于单目标和多目标优化问题。部署了107个iBeacons的实验已经在一个地下停车场进行了测试。与现有的APs布局方法相比,本文提出的APs算法在固定的APs数量下可以获得最小的室内定位误差,而在不固定的APs数量下可以获得最优的定位误差和APs代价综合评价。该算法易于推广到其他类型的室内空间和不同类型的信号源。
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