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2 v2 T) s' P( ]* [% @& M$ B8 t
8 n. X0 a q; q+ e% p$ H! J 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。. U m, h0 {& e' r. C( F8 U" @' {
5 j9 l) a5 ?* R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 , H3 n {" P1 ]9 }/ A: d7 h* a7 a