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基于MPGA-SVM的地磁室内定位算法研究

韩雨辰  吕伟才  仲臣  肖星星  刘清华  
【摘要】:针对室内环境多变引起的地磁数据浮动、指纹库分辨率低导致误匹配概率大的问题,提出基于多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm, MPGA)优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的地磁室内定位算法。数据预处理阶段采用高斯滤波去噪,利用SVM构建地磁定位模型,选择高斯径向基核函数作为SVM的核函数,并通过MPGA的寻优性确定SVM最优参数。试验结果表明,该算法能较好地弥补现有算法存在的缺陷,有效提升定位精度及稳定性。

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