基于SVM的WiFi指纹定位算法研究

基于SVM的WiFi指纹定位-自动控制原理第三版 本文主要介绍了基于支持向量机（SVM）的WiFi指纹定位算法，该算法可以克服室内环境复杂性的影响，提高定位精度。该算法将SVM分类和回归相结合，首先对整个定位区域划分成若干个子区域，然后在各个子区域采集信号指纹，并对SVM进行训练。在实际定位时，算法根据在目标点实时采集的信号指纹，通过SVM分类器确定目标点所在的子区域，然后在该子区域应用SVM回归分析，确定信号强度和位置之间的关系，从而确定具体的位置坐标。 在该算法中，SVM分类器用于确定目标点所在的子区域，而SVM回归分析用于确定信号强度和位置之间的关系。这种方法可以克服室内环境复杂性的影响，提高定位精度。 此外，本文还介绍了基于卡尔曼滤波的WiFi-PDR融合室内定位算法，该算法可以降低惯性传感器的误差及定位误差的累积，提高定位精度。 基于SVM的WiFi指纹定位算法可以应用于各种室内定位场景，例如商场、机场、车站等，提高定位精度和效率。 在该算法中，SVM分类器的训练阶段需要样本的子区域标识和信号指纹两种信息，而在实际定位时，算法根据在目标点实时采集的信号指纹，通过SVM分类器确定目标点所在的子区域，然后在该子区域应用SVM回归分析，确定信号强度和位置之间的关系，从而确定具体的位置坐标。 此外，本文还讨论了基于卡尔曼滤波的WiFi-PDR融合室内定位算法，该算法可以降低惯性传感器的误差及定位误差的累积，提高定位精度。 本文提出的基于SVM的WiFi指纹定位算法可以克服室内环境复杂性的影响，提高定位精度，并且可以应用于各种室内定位场景，提高定位精度和效率。 关键词：支持向量机（SVM）、WiFi指纹定位、卡尔曼滤波、惯性传感器、多传感器融合、行走航位推算、定位。