[发明专利]基于ELM-AdaBoost分类学习的室内定位方法有效
| 申请号： | 202011386669.0 | 申请日： | 2020-12-02 |
| 公开（公告）号： | CN112543428B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 颜俊;马传辉 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | H04W4/33 | 分类号： | H04W4/33;H04W64/00;G06N3/08;G06N20/20;G06F16/906;G06F16/29 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明揭示了一种基于ELM‑AdaBoost分类学习的室内定位方法，由离线建模阶段和在线定位阶段两部分构成，离线建模阶段为，对定位区域进行划分，接收来自定位区域内的信号、提取CSI值与RSSI值，通过统计特征提取及信息整合、得到指纹数据库，再对指纹数据库进行分类训练、得到基于位置的分类模型；在线定位阶段为，接收信号并提取CSI值与RSSI值，提取CSI值的统计特征，最后将结果带入模型中、实现对目标位置的估计。本发明将测量过程中的定位问题表述为机器学习问题，利用ELM‑AdaBoost技术加以解决，有效地降低了训练存储需求和算法复杂性，提升了定位性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 elm adaboost 分类 学习 室内 定位 方法 | ||
【主权项】：
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