基于支持向量机多分类的室内定位系统

被引：66

作者：

朱宇佳 ^{[1
]}

邓中亮 ^{[1
,2
]}

刘文龙 ^{[1
]}

徐连明 ^{[1
]}

方灵 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京邮电大学电子工程学院

[2] 北京邮电大学信息光子学与光通信国家重点实验室

来源：

计算机科学 | 2012年 / 39卷 / 04期

关键词：

支持向量机(SVM); 网格; 室内实时定位; 接收信号强度(RSSI); 卡尔曼滤波;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP212.9 [传感器的应用]; TN929.5 [移动通信];

学科分类号：

080804 [电力电子与电力传动]; 140102 [集成电路设计与设计自动化];

摘要：

为解决室内实时定位中定位精度不高、显示效果来回跳动的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)多分类的室内定位算法。针对传统基于采样点的匹配算法处理非线性问题的不足以及实时定位时信号采集时间较短、变化幅度较大等问题引入网格定位的概念,将定位匹配设计成多分类问题,利用SVM得到目标最有可能所属的K个网格;利用实时定位中前、后两个位置的相关性剔除这K个网格中可能性较小的网格,最终所属网格坐标加权后得到估算位置坐标,并利用卡尔曼滤波算法对估算位置坐标进行滤波处理。实验结果表明,算法的定位精度与传统SVM的精度相比有明显的提高。

引用

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页数：4

共 5 条

[1]

数据挖掘中的新方法.[M].邓乃扬;田英杰著;.科学出版社.2004,

[2]

基于WLAN的室内定位技术研究 [D].