基于粒子群与DBSCAN的SSOA定位算法

作者：秦雪佩; 罗相林

来源：现代计算机(专业版), 2019, (01): 3-6.

• 到达信号强度(SSOA)
• 粒子群算法
• DBSCAN
• 信号源定位 Signal Strength of Arrival(SSOA)
• Particle Swarm Optimization
• Signal Localization

定位技术应用广泛,利用到达信号强度(SSOA)定位有着成本低,能量消耗少的特点,为此提出一种SSOA定位算法。该方法的目的是利用电波到达信号强度数据和GPS数据,计算出较精准的信号源位置。假设目标位置,通过分析电波传播过程,构建代价函数,使用粒子群算法进行迭代,求出代价最小的最优解。为了解决增根与不收敛等问题,使用基于密度的聚类算法(DBSCAN)进行聚类。实测表明,该算法有较高的定位精度并且收敛。

• 单位
  西华大学