抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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LTE-R信号強度値に基づくWKNN位置指紋を使用するとき,低精度を改善するために,その利点のためにCPSOアルゴリズムを適用して,重量を最適化した。CPSO_WKNN位置指紋位置決めアルゴリズムを提案し,列車位置座標を解いた。事例による検証を通して,CPSOアルゴリズムとPSOアルゴリズムによって最適化したWKNN重量を別々に解析して比較し,CPSOがより速い収束速度でWKNNアルゴリズムの重さを最適化することを証明した。25m,50m,および100mごとの指紋間隔によって,トンネル環境における列車の位置を,CPSO_WKNN位置指紋位置決め,PSO_WKNN位置指紋位置決めおよびWKNN位置指紋位置決めによって別々に解いた。シミュレーション結果は,位置決め精度が3つの位置決め方法のどれでも指紋間隔の減少と共に増加することを示した。同じ指紋間隔と同じ精度要求の下で,CPSO_WKNN位置指紋位置決めの精度レベルは最高である。指紋間隔が25mであり,CPSO_WKNN位置指紋を適用するとき,10m未満の位置決め誤差の確率は87.8%であり,25m未満の位置決め誤差の確率は96%であり,トンネル環境における高精度位置決めの要求を満たすことができた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】