【摘 要】
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针对室内环境复杂性造成的室内定位精度不足问题,提出一种基于支持向量机回归和粒子滤波的室内导航方法;离线阶段通过采集室内接收信号强度并利用统计学习方法,构建室内RSS与
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针对室内环境复杂性造成的室内定位精度不足问题,提出一种基于支持向量机回归和粒子滤波的室内导航方法;离线阶段通过采集室内接收信号强度并利用统计学习方法,构建室内RSS与物理位置之间的支持向量回归映射模型,定位阶段使用智能移动设备采集加速度、方向角等运动状态信息和Wifi模块感知的环境信息,并利用粒子滤波将运动数据和回归结果进行融合处理,推算移动用户运动轨迹;室内实验结果表明,本方法最大定位误差为1.891m,平均误差为0.669m,有效地提高了室内定位导航精度。
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