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针对传统Wi-Fi指纹定位方法采集点多、运维成本高等问题,提出一种仅需采集少量锚节点信号值,利用基于高斯核的局部加权线性回归（LWLR）、梯度下降等机器学习相关算法,建立符合室内Wi-Fi信号分布特征的回归预测模型,可实现较高精度室内定位的解决方案。
基于LWLR预测模型的Wi-Fi室内定位方案
【摘 要】
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针对传统Wi-Fi指纹定位方法采集点多、运维成本高等问题,提出一种仅需采集少量锚节点信号值,利用基于高斯核的局部加权线性回归（LWLR）、梯度下降等机器学习相关算法,建立符合室
【机 构】
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中国电信江苏公司淮安分公司
【出 处】
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电信技术
【发表日期】
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2018年3期
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