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摘要
随着室内定位需求的不断增加，基于指纹的定位方法由于低成本、易于实现、精度较高等优势被广泛使用。但指纹定位算法在离线阶段训练成本高，接收信号强度值易受环境和噪声的影响，对环境的动态变化缺乏灵活性。提出了一种基于特征降维的在线序列学习机算法（PCA-OS-ELM）,PCA算法可以对原始的RSSI数据进降维，去除干扰信息，构造新的特征。OSELM的快速学习能力可以降低离线阶段的训练成本，适应环境的动态变化。在2种不同的环境下进行了对比实验，结果表明所提出的算法能适应环境的动态变化，提高定位精度。
- 出版日期2023
- 单位上海理工大学
