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    基于SVM的電力線定位的研究

    2013-10-29 17:41:30李嬌
    中國新通信 2013年9期
    關(guān)鍵詞:電力線信號強度語句

    李嬌

    【摘要】一些大家被所熟知的基于TOA,TDOA,AOA,RSSI等室內(nèi)定位的方法已經(jīng)被研究了多年,雖然有些難點還未能攻克,但已經(jīng)鉆研得比較成熟了,而電力線高速數(shù)據(jù)通信技術(shù)是一個正在發(fā)展中的嶄新學(xué)科,可以嘗試將其與室內(nèi)定位結(jié)合起來作為一個新興的領(lǐng)域,開啟室內(nèi)定位的另一個新的天地。本研究將根據(jù)現(xiàn)有的電力線通訊技術(shù)為基礎(chǔ),提出基于電力線的室內(nèi)定位技術(shù),并對其進(jìn)行了較深入、系統(tǒng)的研究,并針對定位準(zhǔn)確度、移動設(shè)備環(huán)境影響方面存在的問題,采用人工智能和數(shù)據(jù)挖掘理論,提出了相應(yīng)的解決方案。通過算法比較和實驗分析,證明了方案的有效性和可行性。從支持向量機方法入手,安裝支持向量機相關(guān)的插件,對樣本信號強度數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和預(yù)測,并比較一般支持向量機和最小二乘向量機的分類預(yù)測效果,結(jié)果表明,最小二乘向量機的效果較好。

    【關(guān)鍵詞】室內(nèi)定位電力線支持向量機最小二乘支持向量機

    一、概述

    目前國外在電力線定位方面,Patel等人提出的了一種利用住宅電力線的電力線定位系統(tǒng)[1]。在他們的系統(tǒng)中,采用了兩個信號發(fā)生器同時在電力線上面,發(fā)送音頻信號。根據(jù)兩個信號在不同地方產(chǎn)生不同的信號強度,通過RSSI建立信號圖,利用指紋識別技術(shù)來達(dá)到定位房間和房間內(nèi)的定位要求。

    Erich P. Stuntebeck等在他們文章中驗證了文獻(xiàn)[1]中定位系統(tǒng),并對系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)[1],稱之為寬帶電力線定位系統(tǒng)(WPLP),不再僅僅利用兩個頻率的信號,而是將44個不同頻率信號加到電力線上。國內(nèi)目前尚無人在室內(nèi)電力線定位領(lǐng)域做相關(guān)研究。

    二、問題描述

    Patel等人的文章中著重提出的是通過RSSI建立信號圖,利用k-最近鄰分類的方法對未知節(jié)點的位置進(jìn)行定位,由于國外的房間電力線的走向比較明確,即是沿著房間的邊緣進(jìn)行走線,這樣可以做到在房間角落測得的信號強度遠(yuǎn)大于房間中心的信號強度,但在國內(nèi)電力線的布局達(dá)不到這樣的要求,因此使用k-最近鄰分類方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析將產(chǎn)生嚴(yán)重的誤差?;趯颖痉诸惖膯l(fā),該文章提出利用信號圖對已知位置進(jìn)行分類,建立起對應(yīng)關(guān)系,并對下一個到來的信號進(jìn)行判斷,屬于哪一類別來判定是哪個位置。

    最小二乘支持向量機(lssvm)估計算法[2]

    最小二乘支持向量機的思想和標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機相同,只是在利用結(jié)構(gòu)風(fēng)險原則時,在優(yōu)化目標(biāo)中選取了不同的損失函數(shù),它們分別為誤差孜i(允許錯分的松弛變量)和誤差孜i的二范數(shù)。

    對標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機,優(yōu)化問題為

    四、實驗驗證

    在實驗室里,利用自制的信號發(fā)生器插入插座,通過電力線輻射信號,再用自制的接收器接收信號,在4x8的網(wǎng)格(行列相聚1.5米)交點處記錄下信號強度的大小,建立數(shù)據(jù)庫。在matlab軟件里安裝lssvm的工具包,initlssvm語句使采集到的數(shù)據(jù)建立模型,trainlssvm語句訓(xùn)練數(shù)據(jù),再用simlssvm語句預(yù)測輸出數(shù)據(jù),結(jié)果顯示如下:

    把Libsvm-mat-2.91-1插件安裝在matlab的工具箱中,則可直接調(diào)用svmtrain語句建立輸入輸出數(shù)據(jù)的模型,再調(diào)用svmpredict語句預(yù)測下一個樣本數(shù)據(jù)屬于哪一個類,仿真可知分類效果很好,預(yù)測效果不好,如下圖所示。

    五、結(jié)論

    本文對室內(nèi)定位提出了一種新的思路,利用電力線來傳播信號,用電力線傳播信號的弊端很多,容易受外界環(huán)境的影響,因此考慮樣本分類的方法即采用基于支持向量機方法對信號進(jìn)行分類定位,這能較好的進(jìn)行室內(nèi)定位,利用電力線進(jìn)行室內(nèi)定位這個方法還不成熟,還有很多需要解決的難題,我們下一步的工作就是在不同頻段進(jìn)行輻射信號來進(jìn)行定位。

    參考文獻(xiàn)

    [1] Sung-Tsun Shih,Kunta Hsieh,Pei-Yuan Chen.An Improvement Approach of Indoor Location Sensing Using Active RFID.icicic, First International Conference on Innovative Computing, Information and Control-Volume II(ICICIC06),2006: 453-456.

    [2]閻威武,邵惠鶴,支持向量機和最小二乘支持向量機的比較及應(yīng)用研究,控制與決策,2002.1.4:356-359.

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