【摘 要】
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针对超宽带在非视距环境下测距误差大引起定位误差较大的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机支持向量机（Least Squares_Support Vector Machine,LS_SVM）算法的测距误差处理
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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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）
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针对超宽带在非视距环境下测距误差大引起定位误差较大的问题,提出了一种基于最小二乘支持向量机支持向量机（Least Squares_Support Vector Machine,LS_SVM）算法的测距误差处理.该方法将室内区域划分为多个相等的小区域,建立每个区域的采样信号的特征值和节点位置的非线性关系,利用LS_SVM对其进行分类和回归进行定位,对于非视距测距结果赋予较小的一个权重.实验仿真表明,相比K邻近算法（K-Nearest Neighbors,KNN）误差精度在7 cm内提高10%,说明本算法能够
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