共栖生物搜索优化克里金插值的位置指纹定位算法

"基于改进克里金插值的位置指纹定位 .pdf" 本文主要探讨了一种针对室内定位系统的创新方法，特别是针对位置指纹定位技术的问题。在传统的指纹定位系统中，需要在覆盖区域内的大量点上收集信号强度数据，这是一项耗时且劳动强度高的任务。为了缓解这一问题，作者王欢和李新春提出了一种基于共栖生物搜索优化的克里金插值方法。 克里金插值是一种统计学中的空间插值技术，用于估算未知点的值，基于已知点的数据。在位置指纹定位中，它可以帮助填补信号强度地图的空白区域，从而减少需要实际测量的点的数量。然而，克里金插值的性能依赖于其理论变异函数的精确性。为了提高这个函数的拟合度，作者引入了共栖生物搜索算法。这是一种生物启发式的全局优化算法，模仿生物群体之间的共生关系来寻找最优解，它能够优化克里金插值中的球状模型参数。 共栖生物搜索算法通过模拟自然界中不同物种间的相互作用，如互利共生、寄生共生和竞争共生等，来探索解决方案空间。在本文中，它被用来改进克里金插值的性能，使其更适应室内环境中的信号强度变化模式。 在实施过程中，首先选择定位区域内的少量参考点，对这些点上的信号强度数据进行高斯滤波处理，以去除异常值。接下来，利用优化后的克里金插值算法估计非参考点的信号强度。最后，利用这些估计值创建一个密集且高分辨率的位置指纹库，然后结合最近邻搜索算法（WKNN）进行定位仿真，以验证新方法的有效性。 实验结果显示，与传统的位置指纹定位建库方法相比，这种基于改进克里金插值的算法在保持相同定位精度的同时，可以显著减少大约50%的信号强度数据采集工作量。这表明该方法在实际应用中具有很大的潜力，可以提高室内定位系统的效率并降低成本。 这篇论文提供了一个新的思路，即通过生物启发式优化和克里金插值相结合，来改进位置指纹定位的效率。这种方法不仅有助于解决室内定位系统中的数据采集难题，还可能为其他需要大规模数据采样的问题提供启示。