本文關鍵詞：基于KNN-SVM算法的室內(nèi)定位系統(tǒng)設計

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【摘要】：以室內(nèi)的用戶定位需求為應用背景,提高定位精度為目標,針對室內(nèi)中復雜的環(huán)境,基于最近鄰法(KNN)和支持向量機(SVM),提出了新的室內(nèi)定位算法.先采用KNN去除訓練樣本中的奇異點,再采用支持向量機進行定位.與KNN法、樸素貝葉斯法、SVM回歸法等室內(nèi)定位算法比較,結(jié)果表明該定位算法有效提高了定位精度和定位速度.進一步提出了基于Android平臺的室內(nèi)定位系統(tǒng)的設計方案,采用Java語言編程實現(xiàn)了該系統(tǒng),并進行了系統(tǒng)測試.實驗數(shù)據(jù)表明:該室內(nèi)定位系統(tǒng)的平均誤差為1.7m,最大誤差為4.9m,該系統(tǒng)在滿足速度要求的前提下,有效提高了室內(nèi)定位精度.
【作者單位】： 華中科技大學自動化學院;
【關鍵詞】： 室內(nèi)定位 最近鄰法(KNN)算法 支持向量機(SVM)算法 無線局域網(wǎng) Android 接收信號強度
【分類號】：TN925.93
【正文快照】： 隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和智能終端的蓬勃發(fā)展,基于位置信息的服務給人們生活帶來越來越多的便利.目前全球定位系統(tǒng)GPS,A-GPS和窩蜂定位技術(shù)[1]是獲取室外環(huán)境位置信息的最常用方式.而對于室內(nèi)定位而言,這幾種方式都無法很好地滿足用戶的需求[2].基于WiFi網(wǎng)絡的無線定位技術(shù)在軍事、環(huán)

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1 本報記者 馬靜t，

本文編號：985600