改进克里金插值算法的井下无线定位指纹库构建方法

论文摘要

针对煤矿井下巷道中构建一个采集点密集分布的无线定位指纹库,需要逐点采集信号,会耗费大量的人力和时间,为此提出基于模拟退火SA（Simulated Annealing）人工蜂群ABC（Artificial Bee Colony）混合算法优化克里金（Kriging）插值算法的构建井下无线定位指纹库的方法。首先通过无线网络采集井下巷道部分采集点的指纹数据,并建立采集指纹数据库。其次利用采集指纹数据库构建Kriging插值算法模型,再通过SA-ABC算法对变异函数的参数寻优,建立SA-ABC-Kriging插值算法模型。再次用插值算法估算出预测点的信息数据,并建立插值指纹数据库。最后将采集指纹数据库和插值指纹数据库构建井下无线定位指纹库。实验表明,该构建方法比传统Kriging插值算法的定位精度和插值精度更高,而且可减少50%的人工采集指纹数据工作量。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘夏,莫树培

关键词: 无线移动定位,井下指纹定位,克里金插值,人工蜂群算法,模拟退火算法

来源: 传感技术学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 矿业工程,自动化技术

单位: 贵州工业职业技术学院电子与信息工程学院,中南大学信息科学与工程学院

基金: 贵州省科技厅联合基金项目(J字[2014]2082,LH字[2016]7069)

分类号: TD67

页码: 1100-1106

总页数: 7

文件大小: 790K

下载量: 142

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