基于梯度提升回归树的井下定位算法

论文摘要

为了提高井下定位系统的定位精度,提出了基于梯度提升回归树（gradient boost regression tree,GBRT）的井下定位算法。首先介绍了GBRT算法的实现过程,然后利用射线追踪算法模拟井下多径信号叠加后的接收信号强度（received signal strength,RSS）数据集,最后对比了GBRT、K最近邻（K-nearest neighbor,KNN）、随机森林（random forest,RF）、支持向量机（support vector machine,SVM）和神经网络多层感知器（multi-layer perceptron regressor,MLPR）算法的定位结果并对GBRT的定位结果进行5点平均滤波。实验结果表明,在100个点组成的行人轨迹定位中,GBRT算法的定位结果的均方误差为0. 381 m,明显优于其他四种算法,平滑滤波后的定位轨迹更加贴合真实轨迹。所提算法可以有效提高定位精度,可以满足井下定位系统的精度要求。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭银景,宋先奇,杨蕾,吕文红

关键词: 梯度提升回归树,井下定位,接收信号强度,回归树

来源: 科学技术与工程 2019年08期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 山东科技大学电子通信与物理学院

基金: 国家自然科学基金(61471224),中国煤炭工业协会项目(MTKJ2016-293)资助

分类号: TD676

页码: 138-144

总页数: 7

文件大小: 300K

下载量: 119

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