【摘 要】
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针对WLAN室内定位系统中异构终端(指纹库终端和测试终端)引起的定位偏差过大的问题，提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案。该文使用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)构
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2013BAH52F01)
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针对WLAN室内定位系统中异构终端(指纹库终端和测试终端)引起的定位偏差过大的问题，提出一种基于DBSCAN-GRNN-LSSVR算法的解决方案。该文使用最小二乘支持向量回归机(LSSVR)构建指纹库终端接收信号强度(RSS)和物理坐标位置的映射关系模型；列出校准点处异构终端采集的RSS值，得到散点图；用基于密度聚类方法剔除边界点和噪声点；用广义回归神经网络构建异构终端RSS的映射函数；通过LSSVR模型定位测试点的位置。实验结果表明，与只用LSSVR算法相比，测试终端定位精度提高18-40%，有效解决了定位偏差过大的问题。
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