面向自标定室内定位基于遗传算法优化SVM的视距与非视距信号分类
面向自标定室内定位基于遗传算法优化SVM的视距与非视距信号分类对于室内定位，基于安卓手机平台，利用特定频段的声技术TPSN测距模型，以到达时间（TOA）作为重要参数，可以实现高效、高实时性定位。算法中涉及到视距（LOS）与非视距（NLOS）信号wav文件分类，之前定位系统中大都使用支持向量机（SVM）完成分类。兼顾安卓手机实际使用情况与实际需求，改进了特征提取算法，并且使用遗传算法（GA）从训练样本再选择、参数寻优以及每代种群的最优保存策略三方面对SVM进行升级，提升了SVM性能。
关键词：声信号；室内定位；分类；支持向量机；遗传算法；最优保存策略
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