基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN室内定位方法研究

"基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法" 本文提出了一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法，以解决WLAN室内定位系统中异构终端引起的定位偏差过大的问题。该方法使用最小二乘支持向量回归机（LSSVR）构建指纹库终端接收信号强度（RSS）和物理坐标位置的映射关系模型；列出校准点处异构终端采集的RSS值，得到散点图；用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点；用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数；通过LSSVR模型定位测试点的位置。实验结果表明，与只用LSSVR算法相比，测试终端定位精度提高18%~40%，有效解决了定位偏差过大的问题。 本文的主要贡献在于： 1. 提出了基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法，解决了WLAN室内定位系统中异构终端引起的定位偏差过大的问题。 2. 使用最小二乘支持向量回归机（LSSVR）构建指纹库终端接收信号强度（RSS）和物理坐标位置的映射关系模型，提高了定位精度。 3. 采用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点，提高了数据的质量和可靠性。 4. 使用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数，提高了模型的泛化能力和鲁棒性。 本文的研究结果对WLAN室内定位系统的发展具有重要的意义，可以为实际应用提供有价值的参考和借鉴。 在本文中，我们还讨论了WLAN室内定位系统中异构终端引起的定位偏差过大的问题，并提出了解决方案。我们认为，基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的WLAN异构终端定位方法可以有效解决该问题，提高WLAN室内定位系统的精度和可靠性。 此外，我们还讨论了基于密度聚类方法的应用和广义回归神经网络的作用。我们认为，这些技术可以提高WLAN室内定位系统的性能和可靠性。 本文的研究结果对WLAN室内定位系统的发展具有重要的意义，可以为实际应用提供有价值的参考和借鉴。