基于svm分类器的分步定位算法研究

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1、硕士学位论文基于SVM分类器的分步定位算法研究RESEARCHONINDOORWLANLOCATIONALGORITHMBASEDONSVMCLASSIFIER吴迪2010年7月国内图书分类号：TN929.5学校代码：10213国际图书分类号：621.391.82密级：公开工学硕士学位论文基于SVM分类器的分步定位算法研究硕士研究生：吴迪导师：徐玉滨教授申请学位：工学硕士学科：信息与通信工程所在单位：电子与信息工程学院答辩日期：2010年7月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex：TN929.5U.D

2、.C:621.391.82DissertationfortheMaster’sDegreeinEngineeringRESEARCHONINDOORWLANLOCATIONALGORITHMBASEDONSVMCLASSIFIERCandidate：WuDiSupervisor：Prof.XuYubinAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicationEngineeringAffiliation：School

3、ofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：June,2010Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要由于WLAN技术的日趋成熟，以及在接入速率和适应环境上与3G的互补性，使得WLAN成为室内环境尤其是热点地区重要的高速无线数据接入手段。此外，随着无线网络的普及、智能手机应用的激增，基于位置的服务受到越来越多的关注，在紧急救助、医疗保健、个性化信息传递等领

4、域显示出巨大的活力。因此基于WLAN的室内定位技术成为国内外研究的热点问题。在现有的WLAN的室内定位技术中，基于位置指纹的定位技术由于使用范围广，能够以纯软件的方式实现，定位精度高，定位系统成本低等优点，展现出了明显优势。本论文对基于位置指纹的室内定位技术进行了较深入的研究，分析制约位置指纹精度提高的重要因素，提出了第一步利用K均值聚类及SVM分类器对RSS信号集分区，第二步基于位置指纹算法实现精确定位的分步定位算法，有效减小了搜索数据空间过大对定位精度的不利影响，并验证了此方案的有效性。论文的主要工作及创新点如下：首

5、先，本论文对目前广泛应用的三种位置指纹定位算法进行了分析比较，包括K近邻法(KNN，KNearestNeighbors)、神经网络算法、SVM回归算法。并重点分析了影响它们定位精度提高的主要因素。其次，本论文在研究SVM两类分类器分类原理，模型及参数选择的基础上，并针对SVM两类分类器在定位应用中的不足，提出了将SVM与KNN分类器相结合，利用KNN分类器对RSS集进行修剪的改进算法。最后，本论文将基于SVM的RSS集分区与KNN、神经网络、SVM回归算法相结合，实现了分步定位算法，并进行仿真实验。实验表明，基于RSS集

6、分区的分步室内定位算法，可以有效地提高定位精度，减小计算量。关键词：SVM分类器；位置指纹定位算法；WLAN；室内定位-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractBecausethetechnologyofWLANismoreandmorematureandithascomplementarywith3G,WLANhasbecomethehigh-speedwirelessaccessmethodinindoorenvironment,especiallyinhotpots.Inaddition,withthep

7、opularityofwirelessnetworksandrapidgrowthofintelligentmobilephones,locationbasedservices(LBS)haveattractedmoreandmoreattentionandshowngreatenergyinmanyapplications,suchasemergency,medicalcareandcustomizedinformationdelivery.SotheindoorlocatingtechniquebasedonWLAN

8、hasbecomeglobalresearchhotpot.Amongallkindsofindoorlocatingtechnology,indoorlocatingtechnologybasedonlocationfingerprintscanberealizedbythepure-software,meanwh