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针对基于WiFi指纹的室内定位中设备异构带来的定位精度偏移和鲁棒性差的问题,提出一种免校准的跨异构设备的室内定位方法。结合最强AP（Access Point,接入点）分类和普氏分析（Procrustes Analysis）对原始指纹库进行标准化处理,再经过极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）训练,建立分类的回归模型估计待定位节点的位置。在典型实验楼场景使用四种异构类型的手机进行实验,实验结果表明,与传统的免校准方法相比,该算法提高了定位的准确性和稳定性。 相似文献
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