标题：基于SVM分类的位置指纹定位
作者：李海昇 费树岷
作者单位：东南大学自动化学院，江苏 南京 210096
关键字：室内定位，位置指纹，支持向量机，分类
摘要：研究了基于位置指纹定位的室内定位方式，在分析了现有的改进定位算法后，结合实验环境，提出了一种基于支持向量机的位置指纹定位方法。实验中，将实验环境分成20个子区域。离线阶段，采集每个区域接收到的位置信号强度数据，建立位置信号强度和所在区域的关系，作为SVM训练样本集，得到最优分类模型。在线阶段，将实时采集到的位置信号强度作为测试集，采用SVM分类模型对其进行预测，判断所属区域。实验结果表明，提出的基于SVM分类的定位方法对以1m为间隔划分的区域具有良好的定位效果。