【摘 要】
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针对现有室内定位系统成本高、供电不方便和扩展性差等问题,提出了基于电力线室内定位系统,论述该系统工作原理。在此基础上,提出基于支持向量分类机SVCM和K近邻法KNN的混合
【机 构】
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四川理工学院,四川省人工智能重点实验室
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针对现有室内定位系统成本高、供电不方便和扩展性差等问题,提出了基于电力线室内定位系统,论述该系统工作原理。在此基础上,提出基于支持向量分类机SVCM和K近邻法KNN的混合室内定位算法进行定位并详细论述其原理;通过试验采集信号,分析了基于电力线定位信号室内传播特点,建立了接收信号强度RSS特征样本库;最后分别应用SVCM、KNN以及SVCM-KNN算法进行定位实验,对比了三者定位性能。实验结果表明,SVCM-KNN算法可以有效降低定位误差,达到室内定位精度的要求。
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