萤火虫算法优化支持向量机室内定位研究

针对室内定位指纹库匹配冗余信息多造成定位浮动大,且数据库中样本数过多定位时效性差等问题,提出一种基于萤火虫算法FA优化支持向量机SVM的室内定位算法FA-SVM。利用奇异谱分析SSA预处理数据去除噪声,通过萤火虫算法优化支持向量机参数,建立室内定位回归模型。实验结果表明,相对于目前其它室内定位算法,FA-SVM算法收敛速度快,提高了室内定位精度和稳定性。