【摘 要】
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针对室内复杂环境,WLAN信号强度信息高维时变特性,提出一种引入监督能力的自适应局部线性判别嵌入算法（SALDE）和改进支持向量机（SVM）的室内无线定位算法。首先,该算法利用SALDE对
【机 构】
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东南大学仪器科学与工程学院,东南大学微惯性仪表与先进导航技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61473085,51175082）
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针对室内复杂环境,WLAN信号强度信息高维时变特性,提出一种引入监督能力的自适应局部线性判别嵌入算法（SALDE）和改进支持向量机（SVM）的室内无线定位算法。首先,该算法利用SALDE对所采集的WLAN信号进行特征提取,达到降低维度和增大类别间判别信息的双重作用。然后,在低维流形空间中,利用SVM对数据进行特征分类判别,缩小定位区域,同时建立位置坐标与信息强度的非线性映射模型;最终利用无迹卡尔曼滤波算法（UKF）对估算位置进行滤波处理,提高定位精度与稳定性。仿真结果表明,该算法在定位误差2 m范围内精度
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