基于改進的PSO-SVM室內(nèi)走廊環(huán)境WSN信道建模
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【部分圖文】:
圖1測試方案示意圖
測試時,將發(fā)射節(jié)點固定在走廊一端1.5m的高度位置,天線豎直向上,以減少天線極化所帶來的測量誤差。距離發(fā)射節(jié)點2m的位置設(shè)置第一個測試點,然后每相距1m設(shè)置一個測試點,共設(shè)置39個測試點,測試方案示意圖如圖1所示。接收節(jié)點天線豎直向上,距離地面1.5m,與發(fā)射節(jié)點天線存在....
圖2PSO-SVM算法流程圖
對訓(xùn)練集進行K折交叉驗證(K-foldCrossValidation,K-CV)意義下的準(zhǔn)確率作為PSO中的適應(yīng)度函數(shù)值,利用PSO對SVM中的懲罰參數(shù)c和核參數(shù)g進行選擇,其整體算法流程圖如圖2所示。具體算法步驟如下:
圖3不同傳播距離信道路徑損耗
通過數(shù)據(jù)預(yù)處理之后,不同距離下的路徑損耗圖,如圖3所示,取2~40m測量點所得數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù),圖中,隨著距離的增加路徑損耗值呈現(xiàn)整體上升趨勢,距離小于14m時,損耗值增加幅度較大;距離大于14m時,損耗值增加幅度降低,不過整體仍呈現(xiàn)上升趨勢。由于室內(nèi)走廊環(huán)境較為封閉,干擾源....
圖4樣本數(shù)據(jù)歸一化處理
式中,y為歸一化后的樣本數(shù)據(jù);xi為樣本值;xmin和xmax分別為樣本值的最小值和最大值。經(jīng)過歸一化后的樣本值如圖4所示。利用歸一化后的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練,建立PSO-SVM預(yù)測模型,該算法其主要參數(shù)設(shè)置為:核函數(shù)選擇為高斯徑向基函數(shù)(RBF);粒子群算法種群數(shù)量為pop=40,最大....
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