【摘 要】
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为研究室内定位技术在复杂环境中的应用,以楼梯和实验室为实验场景,提出了一种基于信道状态信息(CSI)与SVM回归的室内定位方法。该方法通过基于密度的空间聚类方法(DBSCAN)去
【机 构】
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西北师范大学计算机科学与工程学院,甘肃省物联网工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(61662070,61762079),甘肃省科技重点研发项目(1604FKCA097,17YF1GA015),甘肃省科技创新项目(17CX2JA037,17CX2JA039)。
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为研究室内定位技术在复杂环境中的应用,以楼梯和实验室为实验场景,提出了一种基于信道状态信息(CSI)与SVM回归的室内定位方法。该方法通过基于密度的空间聚类方法(DBSCAN)去除信号噪声,并用主成分分析法(PCA)提取贡献最大的指纹特征,同时降低CSI指纹的维度。通过SVM回归建立CSI指纹与目标位置之间的非线性关系,从而达到根据测得的CSI指纹估计目标位置的目的。实验结果表明,在多径效应较强的楼梯复杂环境中,该定位系统可以在90%以上的概率下达到1 m的定位精度,实验室环境中可以在82%的概率下达到0
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