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摘要:
为解决室内实时定位中定位精度不高、显示效果来回跳动的问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)多分类的室内定位算法.针对传统基于采样点的匹配算法处理非线性问题的不足以及实时定位时信号采集时间较短、变化幅度较大等问题引入网格定位的概念,将定位匹配设计成多分类问题,利用SVM得到目标最有可能所属的K个网格;利用实时定位中前、后两个位置的相关性剔除这K个网格中可能性较小的网格,最终所属网格坐标加权后得到估算位置坐标,并利用卡尔曼滤波算法对估算位置坐标进行滤波处理.实验结果表明,算法的定位精度与传统SVM的精度相比有明显的提高.
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文献信息
篇名 基于支持向量机多分类的室内定位系统
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 支持向量机(SVM) 网格 室内实时定位 接收信号强度(RSSI) 卡尔曼滤波
年,卷(期) 2012,(4) 所属期刊栏目 服务化科研成果
研究方向 页码范围 32-35
页数 分类号 TP393
字数 4765字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.04.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓中亮 北京邮电大学电子工程学院 165 1541 20.0 31.0
5 徐连明 北京邮电大学电子工程学院 14 327 7.0 14.0
6 刘文龙 北京邮电大学电子工程学院 3 89 3.0 3.0
7 朱宇佳 北京邮电大学电子工程学院 2 59 2.0 2.0
8 方灵 北京邮电大学电子工程学院 1 50 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机(SVM)
网格
室内实时定位
接收信号强度(RSSI)
卡尔曼滤波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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150664
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