基于SVM樹型多分類的蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位算法研究的開題報(bào)告

基于SVM樹型多分類的蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位算法研究的開題報(bào)告一、研究背景與意義蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無線通信領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向。其目的是通過已知的節(jié)點(diǎn)位置信息和接收信號(hào)的強(qiáng)度等參數(shù)，尋找其他未知節(jié)點(diǎn)的位置。在現(xiàn)代通信系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)可以用于室內(nèi)導(dǎo)航、路線規(guī)劃、緊急救援等方面，具有廣泛的應(yīng)用前景。因此，提高蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位精度，成為一個(gè)迫切需求。目前，蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)研究主要包括三種方法：無線測(cè)距法、信號(hào)強(qiáng)度指紋法和角度測(cè)量法。其中，信號(hào)強(qiáng)度指紋法是一種簡(jiǎn)單易用的方法，通過建立節(jié)點(diǎn)位置和接收信號(hào)強(qiáng)度之間的映射關(guān)系，實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)定位。但是，由于通信信號(hào)受到環(huán)境干擾的影響，節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)存在誤差。針對(duì)這一問題，研究采用基于SVM樹型多分類的算法，對(duì)信號(hào)強(qiáng)度指紋法進(jìn)行優(yōu)化，提高節(jié)點(diǎn)定位的精確度和穩(wěn)定性。二、研究?jī)?nèi)容（1）構(gòu)建節(jié)點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，采集接收信號(hào)強(qiáng)度和節(jié)點(diǎn)位置的信息。（2）建立SVM樹型多分類模型，并將其應(yīng)用于節(jié)點(diǎn)定位算法中。（3）對(duì)比分析SVM樹型多分類算法和傳統(tǒng)信號(hào)強(qiáng)度指紋法在節(jié)點(diǎn)定位精度、穩(wěn)定性等方面的差異。（4）對(duì)SVM樹型多分類算法進(jìn)行優(yōu)化，提高其在節(jié)點(diǎn)定位中的應(yīng)用效果。（5）通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證算法的性能與可行性，為實(shí)際應(yīng)用提供可靠的數(shù)據(jù)支持。三、研究方法與步驟（1）建立節(jié)點(diǎn)定位實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。搭建Wi-Fi信號(hào)發(fā)射和接收設(shè)備，采集節(jié)點(diǎn)位置和信號(hào)強(qiáng)度等信息。（2）將節(jié)點(diǎn)位置和信號(hào)強(qiáng)度轉(zhuǎn)換為數(shù)學(xué)模型，建立相應(yīng)的數(shù)據(jù)集。（3）構(gòu)建SVM樹型多分類模型，參考現(xiàn)有算法，設(shè)計(jì)合適的分類器結(jié)構(gòu)和參數(shù)。（4）對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，針對(duì)性能和效果進(jìn)行分析和評(píng)估。（5）根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)算法進(jìn)行優(yōu)化。四、預(yù)期成果（1）論文：撰寫論文，對(duì)研究?jī)?nèi)容、方法和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)闡述。（2）算法：基于SVM樹型多分類的蜂窩通信系統(tǒng)中節(jié)點(diǎn)定位算法。（3）實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)：針對(duì)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，獲取節(jié)點(diǎn)定位的精確度等數(shù)據(jù)。（4）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)：包括Wi-Fi信號(hào)的發(fā)射和接收設(shè)備等。五、研究難點(diǎn)和挑戰(zhàn)（1）節(jié)點(diǎn)定位精度問題：如何通過算法優(yōu)化，提高節(jié)點(diǎn)定位的精確度。（2）算法復(fù)雜度問題：如何保證算法的復(fù)雜度，同時(shí)提高算法的效率。（3）模型選擇問題：如何根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，選取合適的模型結(jié)構(gòu)和參數(shù)。六、研究計(jì)劃與進(jìn)度安排（1）前期調(diào)研（2周）。（2）實(shí)驗(yàn)平臺(tái)構(gòu)建（2周）。（3）數(shù)據(jù)采集與處理（4周）。（4）算法模型設(shè)計(jì)（4周）。（5）算法實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證（4周）。（6）結(jié)果分析與討論（4周）。（7）論文撰寫（4周）。七、參考文獻(xiàn)[1]XinQC,YeMC,ShuHW.AweightedSVMbasedindoorpositionsystemusingWi-Fifingerprinting[C]//InternationalConferenceonWirelessCommunicationsandSignalProcessing.IEEE,2008:1-5.[2]趙赫,徐慧英,王永豐.基于SVM-SG的無線紅外混合定位算法[J].電子學(xué)報(bào),2012,40(10):1966-1971.[3]LiB,LiS,YanH.AnImprovedFingerprintingLocalizationAlgorithmBasedonWi-FiPositioningandSVM[C]//InternationalConferenceonComputationalScienceandEngineering.IEEE,2010:116-119.[4]ZhangX,LyuY,YangLT,etal.Adesignofindoorlocation-basedserviceswithefficientSVMclassification[C]/