【摘 要】
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研究了基于位置指纹定位的室内定位方式,在分析了现有的改进定位算法后,结合实验环境,提出了一种基于支持向量机的位置指纹定位方法.实验中,将实验环境分成20个子区域.离线阶
【机 构】
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东南大学自动化学院,江苏 南京,210096
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研究了基于位置指纹定位的室内定位方式,在分析了现有的改进定位算法后,结合实验环境,提出了一种基于支持向量机的位置指纹定位方法.实验中,将实验环境分成20个子区域.离线阶段,采集每个区域接收到的位置信号强度数据,建立位置信号强度和所在区域的关系,作为SVM训练样本集,得到最优分类模型.在线阶段,将实时采集到的位置信号强度作为测试集,采用SVM分类模型对其进行预测,判断所属区域.实验结果表明,提出的基于SVM分类的定位方法对以1m为间隔划分的区域具有良好的定位效果.
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