基于PCA-LSSVR算法的WLAN室内定位方法

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针对WLAN室内定位系统中存在的接收信号强度指示(RSSI)时变特性降低定位精度的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)的PCA-LSSVR定位算法。该算法首先利用PCA对采集的各接入点(AP)的原始RSSI信号进行数据降维和去相关处理,提取主要的定位特征数据;然后利用LS-SVR构建指纹点的定位特征数据与其位置的非线性关系,并利用此关系对测试点的位置进行回归预测。实验结果表明,该算法的定位精度优于几种传统的定位算法,是一种性能良好的WLAN室内定位算法。
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