基于KNN-SVM算法的室内定位系统设计

发布时间：2017-10-06 23:21

  本文关键词：基于KNN-SVM算法的室内定位系统设计

  更多相关文章： 室内定位 最近邻法(KNN)算法 支持向量机(SVM)算法 无线局域网 Android 接收信号强度

【摘要】：以室内的用户定位需求为应用背景,提高定位精度为目标,针对室内中复杂的环境,基于最近邻法(KNN)和支持向量机(SVM),提出了新的室内定位算法.先采用KNN去除训练样本中的奇异点,再采用支持向量机进行定位.与KNN法、朴素贝叶斯法、SVM回归法等室内定位算法比较,结果表明该定位算法有效提高了定位精度和定位速度.进一步提出了基于Android平台的室内定位系统的设计方案,采用Java语言编程实现了该系统,并进行了系统测试.实验数据表明:该室内定位系统的平均误差为1.7m,最大误差为4.9m,该系统在满足速度要求的前提下,有效提高了室内定位精度.
【作者单位】： 华中科技大学自动化学院;
【关键词】： 室内定位 最近邻法(KNN)算法 支持向量机(SVM)算法 无线局域网 Android 接收信号强度
【分类号】：TN925.93
【正文快照】： 随着移动互联网和智能终端的蓬勃发展,基于位置信息的服务给人们生活带来越来越多的便利.目前全球定位系统GPS,A-GPS和窝蜂定位技术[1]是获取室外环境位置信息的最常用方式.而对于室内定位而言,这几种方式都无法很好地满足用户的需求[2].基于WiFi网络的无线定位技术在军事、环

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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1 本报记者 马静t，

本文编号：985600