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公开(公告)号：CN108717175B
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN201810349952.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域划分和稀疏支持向量回归的室内指纹定位方法，包括以下步骤：1)将待定位区域划分为多个子区域，定义各个子区域顶点的坐标，并在各顶点设置参考信号节点，收集各参考信号节点周围的无线接入点的信号强度，将收集到的信号强度数据与该点的物理坐标结合，形成指纹数据；2)将来自参考节点的信号强度数据通过可靠AP选择算法进行过滤；3)构建室内指纹定位模型，并进行训练；4)用户终端实时感知其实际位置的周围接收到的若干个无线接入点的信号强度，并将该数据上传至服务器，根据训练后的室内指纹定位模型计算用户终端的实际位置并传送给用户终端。与现有技术相比，本发明具有有效提取信号、定位精度高等优点。
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公开(公告)号：CN108717175A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810349952.2
申请日：2018-04-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域划分和稀疏支持向量回归的室内指纹定位方法，包括以下步骤：1)将待定位区域划分为多个子区域，定义各个子区域顶点的坐标，并在各顶点设置参考信号节点，收集各参考信号节点周围的无线接入点的信号强度，将收集到的信号强度数据与该点的物理坐标结合，形成指纹数据；2)将来自参考节点的信号强度数据通过可靠AP选择算法进行过滤；3)构建室内指纹定位模型，并进行训练；4)用户终端实时感知其实际位置的周围接收到的若干个无线接入点的信号强度，并将该数据上传至服务器，根据训练后的室内指纹定位模型计算用户终端的实际位置并传送给用户终端。与现有技术相比，本发明具有有效提取信号、定位精度高等优点。
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