基于SVM分类和回归的WiFi室内定位方法

发布时间：2019-02-16 19:11

【摘要】：为了减小室内环境因素对室内无线定位的影响,提高定位精度和扩大定位区域,提出了一种新的基于SVM的WiFi室内无线定位方法。通过将室内区域划分为多个小的区域,建立每个区域RSSI(received signal strength indication)和位置的非线性关系,再利用SVM强大的分类和回归能力来实现定位。实验结果表明,本定位方法能够达到1.83 m的定位精度,说明区域划分和非线性回归能够有效地控制误差范围和提高定位精度。
[Abstract]:In order to reduce the influence of indoor environmental factors on indoor wireless location, improve the positioning accuracy and expand the location area, a new WiFi indoor wireless location method based on SVM is proposed. By dividing the indoor area into several small areas, the nonlinear relationship between the RSSI (received signal strength indication) and the location of each region is established, and then the strong classification and regression ability of SVM is used to realize the location. The experimental results show that this method can achieve the positioning accuracy of 1.83 m, which indicates that the region division and nonlinear regression can effectively control the error range and improve the positioning accuracy.
【作者单位】： 电子科技大学软件学院;电子科技大学计算机科学与工程学院;
【分类号】：TN92;TP181

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本文编号：2424750