【摘 要】
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目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61503059)资助;四川省科技厅重点研发项目(2018G20464)资助
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目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Ma-chines,SVM)的两级室内定位算法.该算法首先采用优化K-means聚类算法,对定位区域的WiFi指纹进行聚类,并据此进行空间划分产生子区域;然后采用SVM实现两级WiFi指纹定位:第一级采用SVM分类确定目标所在子区域,第二级在子区域内采用SVM回归确定目标精确位置坐标.实验表明,提出的基于空间划分的两级定位精度明显优于单级定位,提出的空间划分算法优于当前其它空间划分算法.
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