K-means+SSA-Elman网络可见光室内位置感知算法
由于室内环境复杂,基于Elman神经网络的可见光位置感知存在收敛速度慢、定位精度低等缺点.论文提出基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化Elman神经网络,同时融合K-means聚类的一种可见光室内位置感知算法.对采集到的数据建立数据库,利用SSA对Elman的拓扑结构和连接权阈值进行优化,建立训练模型,解决基于Elman神经网络室内位置感知算法易陷入局部最优的问题,提高收敛速度和稳健性；利用K-means对数据库优化分类,将处理好的数据代入模型训练得初步预测结果；将初步预测结果代入子类二次训练得预测点的最终坐标,进一步提高定位精度.基于0.8 m×0.8 m×0.8 m的立体空间进行实验,结果表明：论文算法平均定位误差3.22 cm,定位误差小于6 cm,概率达到90％,相较SSA-Elman算法定位精度提高7.5％；相较Elman网络算法定位精度提高16％.
可见光 室内位置感知 麻雀搜索算法 Elman神经网络 K-means聚类算法
李宝玉 张峰 彭侠 刘叶楠
西安工业大学 电子信息工程学院,陕西 西安 710065 西安应用光学研究所,陕西 西安 710065
国内会议
南京
中文
453-459
2022-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）