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基于BAS-LSSVM的室内可见光指纹定位方法
文献摘要：
为提高室内可见光定位精度,提出一种基于天牛须搜索算法优化最小二乘支持向量机(BAS-LSSVM)的可见光指纹定位方法.先利用LED的光强信号强度特征构建指纹库,然后用天牛须搜索算法对最小二乘支持向量机的超参数进行优化以实现提高精度和减少时间开销的目的,最后建立位置坐标和信号强度特征的映射关系实现定位.实验结果表明,BAS-LSSVM定位方法可以实现良好的定位效果,97.0％的测试点定位误差不大于0.10m,所有测试点平均定位误差为0.031 m.
文献关键词：
光通信;可见光定位;天牛须搜索算法;最小二乘支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
邓勇;刘赣
作者机构：
西南石油大学机电工程学院,四川成都610500
文献出处：
引用格式：
[1]邓勇;刘赣-.基于BAS-LSSVM的室内可见光指纹定位方法)[J].激光与光电子学进展,2022(11):217-224
A类：
B类：
BAS,LSSVM,指纹定位,定位方法,室内可见光定位,定位精度,天牛须搜索算法,算法优化,最小二乘支持向量机,LED,信号强度,强度特征,特征构建,超参数,提高精度,减少时间,开销,立位,映射关系,定位效果,测试点,点定,10m,平均定位误差,光通信
AB值：
0.321062
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