【摘 要】
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基于接收信号强度的室内定位方法的精确度受环境影响较大,回归算法在不同的场景中定位误差也受影响。提出了一种基于加权混合回归的室内定位算法。离线阶段,首先利用K-means+
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基于接收信号强度的室内定位方法的精确度受环境影响较大,回归算法在不同的场景中定位误差也受影响。提出了一种基于加权混合回归的室内定位算法。离线阶段,首先利用K-means++算法对各节点的接收信号强度特征向量进行无监督聚类,建立指纹库。接下来对SVR和KNR回归算法进行回归训练,增加定位误差小的算法的权重,最终确定两者的权重系数,建立混合回归模型PL-SKR。在线阶段,先用SVC分类算法对节点进行分类,再用PL-SKR混合回归算法进行位置估计。在仿真过程中不断改变算法的参数和权重系数进行寻优,使得PL-SK
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