%0 Journal Article
%T 结合空间划分和支持向量机的两级定位算法
%A 周瑞
%A 李志强
%A 桑楠
%A 武悦
%A 鲁翔
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2019
%X 摘要 目前室内定位的主流方法是根据WiFi指纹模式匹配来确定目标位置,但由于室内环境的复杂性和WiFi信号的不稳定性,其性能尚不能满足高精度室内定位的需求.为提高定位精度,提出一种基于空间划分和支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的两级室内定位算法.该算法首先采用优化K-means聚类算法,对定位区域的WiFi指纹进行聚类,并据此进行空间划分产生子区域;然后采用SVM实现两级WiFi指纹定位：第一级采用SVM分类确定目标所在子区域,第二级在子区域内采用SVM回归确定目标精确位置坐标.实验表明,提出的基于空间划分的两级定位精度明显优于单级定位,提出的空间划分算法优于当前其它空间划分算法
%K 室内定位
%K WiFi指纹
%K 空间划分
%K 支持向量机
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract4827.shtml