硅谷
硅穀
규곡
SILICON VALLEY
2012年
3期
185-187
,共3页
射频识别%LANDMARC算法%聚类%变异%参考标签%室内定位
射頻識彆%LANDMARC算法%聚類%變異%參攷標籤%室內定位
사빈식별%LANDMARC산법%취류%변이%삼고표첨%실내정위
在基于射频识别的室内定位LANDMARc算法中,定位的精度受到参考标签个数的影响。针对这个问题,引用免疫克隆算法中的变异思想,将其与聚类思想相结合,改进LANDMARc定位算法。改进的算法在定位过程中会产生和待定位标签信号强度更接近的虚拟的参考标签,利用这些虚拟的参考标签进行定位。实验结果表明,与传统的LANDMARc算法相比,改进算法的定位的精度更高,更适宜用于精度要求很高的定位环境中。
在基于射頻識彆的室內定位LANDMARc算法中,定位的精度受到參攷標籤箇數的影響。針對這箇問題,引用免疫剋隆算法中的變異思想,將其與聚類思想相結閤,改進LANDMARc定位算法。改進的算法在定位過程中會產生和待定位標籤信號彊度更接近的虛擬的參攷標籤,利用這些虛擬的參攷標籤進行定位。實驗結果錶明,與傳統的LANDMARc算法相比,改進算法的定位的精度更高,更適宜用于精度要求很高的定位環境中。
재기우사빈식별적실내정위LANDMARc산법중,정위적정도수도삼고표첨개수적영향。침대저개문제,인용면역극륭산법중적변이사상,장기여취류사상상결합,개진LANDMARc정위산법。개진적산법재정위과정중회산생화대정위표첨신호강도경접근적허의적삼고표첨,이용저사허의적삼고표첨진행정위。실험결과표명,여전통적LANDMARc산법상비,개진산법적정위적정도경고,경괄의용우정도요구흔고적정위배경중。