基于支持向量机的混合相似度室内指纹定位算法

摘要：

传统室内指纹定位算法因参考点匹配精度低,导致定位误差大.为此,提出基于支持向量机(SVM)的混合相似度加权K近邻算法SVM-MWKNN.在离线阶段,将已采集的接收信号强度值进行去干扰处理后,对指纹库作网格划分,然后使用SVM实现网格学习;在定位阶段,使用SVM进行网格寻找,确定待定位点指纹所属网格,然后求出k个最大相似度值作为权值以实现定位.实验结果表明,与已有的位置指纹定位算法相比,该算法通过建立多相似度指标,可以有效提高数据利用率,减少定位误差,定位精度提高达45％.

关键词：指纹定位、支持向量机、网格法、局部相似度、整体相似度

所属期刊栏目：44

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省产学研联合创新资金前瞻性联合研究项目BY2014023-31;江苏省“六大人才高峰”项目WLW_007

在线出版日期：2018-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：109-113,120