基于PCA-LSSVR算法的WLAN室内定位方法

发布时间：2017-07-28 14:31

  本文关键词：基于PCA-LSSVR算法的WLAN室内定位方法

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【摘要】：针对WLAN室内定位系统中存在的接收信号强度指示(RSSI)时变特性降低定位精度的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的PCA-LSSVR定位算法。该算法首先利用PCA对采集的各接入点(AP)的原始RSSI信号进行数据降维和去相关处理,提取主要的定位特征数据;然后利用LS-SVR构建指纹点的定位特征数据与其位置的非线性关系,并利用此关系对测试点的位置进行回归预测。实验结果表明,该算法的定位精度优于几种传统的定位算法,是一种性能良好的WLAN室内定位算法。
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;芜湖创业园留学人员博士后科研工作站;
【关键词】： WLAN 室内定位 主成分分析 最小二乘支持向量回归机 接收信号强度指示
【基金】：国家科技支撑计划(2013BAH52F01) 国家级大学生创新创业训练计划项目(201410359025)资助项目
【分类号】：TN925.93
【正文快照】： 1引言随着通信技术的迅猛发展以及无线网络技术的全面普及,基于位置的服务越来越多地受到人们的关注,其在许多领域都有着非常广泛的应用前景[1]。如个人事务处理和商务应用,包括个性化信息传递,基于位置的网络管理和无线网络安全,展览馆、商场、办公楼、机场内的导航等,而如何

【参考文献】

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1 本报记者 马静t，

本文编号：584539