【摘 要】
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为提高室内定位算法定位的精度和实时性，提出一种改进的支持向量机（A-SVM）的室内指纹定位方法。利用SVM具有较好的学习和泛化能力的特点，把定位匹配转换为多分类问题。为克服SVM
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为提高室内定位算法定位的精度和实时性，提出一种改进的支持向量机（A-SVM）的室内指纹定位方法。利用SVM具有较好的学习和泛化能力的特点，把定位匹配转换为多分类问题。为克服SVM分类存在的片面性问题，提出基于SVM与反K近邻融合的位置指纹分类方法得到估计位置，并利用卡尔曼滤波对估计位置进行滤波处理。实验结果表明，算法有效减小了定位结果的波动性，与传统SVM相比具有较高的定位精度。
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