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申请/专利权人：南京邮电大学
摘要：本发明公开了一种基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，针对室内复杂环境变换带来接收信号强度不确定性波动的问题，利用基于核函数特征提取的方法进行降维，有效提取原始位置指纹的非线性特征；利用模拟退火优化传统粒子群算法易陷入局部最优的问题，并利用改进后的粒子群算法对LSSVR模型的惩罚因子和核函数参数进行优化，避免参数选择不当造成定位精度低的问题。仿真结果表明，相对于传统的方法，所提算法定位精度更好、定位时间更少。
主权项：1.基于改进LSSVR的室内指纹定位方法，其特征在于，所述方法包含离线训练阶段和在线匹配阶段；所述离线训练的步骤为：S1-1、在待定位区域按照一定的间隔放置若干参考点；S1-2、在每个参考点采集来自全部AP点的信号强度作为当前参考点的位置指纹数据，用于构建无线电地图；S1-3、通过KPCA算法进行数据的预处理，提取出RSSI样本的定位特征，构建指纹数据库；S1-4、将参考点的位置和相应的定位特征作为训练样本对，利用LSSVR算法进行训练，同时利用SAPSO算法对LSSVR的参数进行优化，得到最终的LSSVR模型；所述在线匹配的步骤为：在待定位目标点采集来自全部AP点的信号强度，利用建立好的LSSVR模型对提取后的定位特征进行位置估计。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京邮电大学 基于改进LSSVR的室内指纹定位方法
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