TY -的A2 -罗翰,Elena-Simona盟——Rezgui亚斯明盟——贝聿铭,凌盟——陈,鑫盟——温,范AU -汉,陈PY - 2017 DA - 2017/07/09 TI -一个高效的基于规范化等级的SVM房间室内无线定位水平与不同设备SP - 6268797六世- 2017 AB -提出了一个有效的和有效的WiFi fingerprinting-based室内定位算法,它利用接收信号强度指示(RSSI)的无线信号。在实际的室内环境,RSSI变异方差和硬件可以显著降低fingerprinting-based定位方法的性能。解决硬件问题的方差和信号波动WiFi fingerprinting-based本地化,我们提出一个新的基于规范化等级支持向量机分类器(NR-SVM)。从基于RSSI值分析规范化等级转换分析,主要特点是优先考虑和特征向量的维数。该方法已经测试使用16个不同的设备在一个购物中心88家商店。实验结果证明其鲁棒性与不少于98.75%正确估计在93.75%和100%的测试例中纠正率在56.25%的情况下。在实验中,然而,新方法显示出更好的性能,朴素贝叶斯、随机森林,和神经网络算法。另外,我们将该方法与三种流行的基于calibration-free转换方法,包括差分法(DIFF),信号强度差异(SSD),和双曲位置指纹(HLF)为基础的支持向量机。结果表明,NR-SVM优于这些受欢迎的方法。SN - 1574 - 017 - 2017/6268797 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2017/6268797——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER