| 基于核直接判别分析和支持向量回归的WLAN室内定位算法 |
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| 引用本文： | 徐玉滨,邓志安,马琳.基于核直接判别分析和支持向量回归的WLAN室内定位算法[J].电子与信息学报,2011,33(4):896-901. |
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| 作者姓名： | 徐玉滨 邓志安 马琳 |
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| 作者单位： | 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院; |
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| 基金项目： | 国家863计划项目(2008AA12Z305)资助课题 |
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| 摘 要： | 该文针对RSS信号的时变性降低WLAN室内定位精度的问题，提出了一种新的基于核直接判别分析和支持向量回归的定位算法。该算法利用核直接判别分析对原始RSS信号进行定位信息重组，去除冗余定位特征和噪声，提取最具判别力的定位特征，然后采用支持向量回归算法建立定位特征与物理位置的映射关系。实验结果表明，提出算法的定位精度明显高于传统定位算法，且大大降低了离线阶段数据采集的工作量。
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| 关 键 词： | 无线局域网 室内定位 核直接判别分析 支持向量回归 |
| 收稿时间： | 2010-08-05 |
WLAN Indoor Positioning Algorithm Based on KDDA and SVR |
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| Xu Yu-bin,Deng Zhi-an,Ma Lin.WLAN Indoor Positioning Algorithm Based on KDDA and SVR[J].Journal of Electronics & Information Technology,2011,33(4):896-901. |
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| Authors: | Xu Yu-bin Deng Zhi-an Ma Lin |
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| Affiliation: | Xu Yu-bin Deng Zhi-an Ma Lin(School of Electronics and Information Engineering,Harbin Institute of Technology,Harbin 150001,China) |
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| Abstract: | The time-varying Received Signal Strength(RSS) drastically degrades the indoor positioning accuracy in Wireless Local Area Network(WLAN).A new positioning algorithm based on Kernel Direct Discriminant Analysis(KDDA) and Support Vector Regression(SVR) is proposed to resolve the problem in this paper.The proposed algorithm employs KDDA to reconstruct the localization information contained in the RSS signal.The most discriminative localization features are then extracted while the redundant localization featur... |
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| Keywords: | Wireless Local Area Network(WLAN) Indoor positioning Kernel Direct Discriminant Analysis(KDDA) Support Vector Regression(SVR) |
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