【摘 要】
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针对无线局域网络易受室内环境等因素影响,导致室内定位误差较大的问题,提出了一种基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和改进GBRT(Gradient Boosting Regression
【机 构】
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辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁工程技术大学研究生学院,中国联合网络通信集团有限公司阜新市分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61372058)
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针对无线局域网络易受室内环境等因素影响,导致室内定位误差较大的问题,提出了一种基于KPCA(Kernel Principal Component Analysis)和改进GBRT(Gradient Boosting Regression Tree)的室内定位算法。离线训练阶段,通过KPCA算法,利用其核函数提取原始位置指纹向量主成分,最大限度地保留其非线性特征信息,并通过改进GBRT算法,利用其自助抽样法将训练集均匀抽样为多个子训练集,每一子训练集依据GBRT算法构建一个室内定位回归模型,最终根据多个子训
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