基于SVM分类和回归的WiFi室内定位方法

• 作者: 周瑞 桑楠 袁兴中
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 支持向量机 室内定位 区域划分 分类 回归
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 页码范围: 1820-1823
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.06.052

摘要

为了减小室内环境因素对室内无线定位的影响,提高定位精度和扩大定位区域,提出了一种新的基于SVM的WiFi室内无线定位方法.通过将室内区域划分为多个小的区域,建立每个区域RSSI(received signal strength indication)和位置的非线性关系,再利用SVM强大的分类和回归能力来实现定位.实验结果表明,本定位方法能够达到1.83 m的定位精度,说明区域划分和非线性回归能够有效地控制误差范围和提高定位精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	桑楠	电子科技大学软件学院	105	1275	18.0	30.0
2	周瑞	电子科技大学软件学院	13	164	6.0	12.0
3	袁兴中	电子科技大学计算机科学与工程学院	2	81	2.0	2.0