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基于支持向量机分类识别的行人航迹推算室内定位
摘要：
行人航迹推算是指通过目标的移动轨迹和其它相关信息对其未来的运动轨迹进行预测和推算，是当今室内定位研究领域中的热点问题之一。本文基于支持向量机分类识别方法，结合卡尔曼滤波算法，对行人航迹进行推算与室内定位的研究，通过一系列的实验验证了该方法在室内定位中的可行性和准确性。
关键词：支持向量机；卡尔曼滤波；行人航迹；室内定位
Abstract:
Pedestriantrajectorypredictionistheprocessofpredictingandcalculatingthefuturetrajectoryofatargetbasedontheirmovingpathandotherrelevantinformation,anditisoneofthecurrenthottopicsinthefieldofindoorpositioningresearch.ThispaperappliesthesupportvectormachineclassificationrecognitionmethodandincombinationwiththeKalmanfilteringalgorithmtostudypedestriantrajectorypredictionandindoorpositioning.Throughaseriesofexperiments,thefeasibilityandaccuracyofthismethodinindoorpositioningareverified.
Keywords:supportvectormachines;Kalmanfiltering;pedestriantrajectory;indoorpositioning
引言：
随着智能手机、可穿戴设备等移动设备的广泛应用，以及无线通讯技术的不断发展，室内定位技术得到了广泛的关注和研究。室内定位技术可应用于商场导航、室内导航、仓库管理等多个领域。其中，行人航迹推算是室内定位技术领域中的一个重要问题，它能够对移动目标的未来运动轨迹进行预测和推算。
本文将以支持向量机分类为基础，结合卡尔曼滤波算法，设计了一种行人航迹推算算法。通过实验验证了该算法在室内定位中的效果优秀，同时提出了一些进一步优化的方法。
1.背景
根据统计，全球有超过80%的时间是在室内度过的。而针对室外的定位问题，GPS定位方式已经得到了广泛的应用。但是，由于GPS的卫星信号在室内环境下存在大量阻挡和反射，GPS在室内定位方面表现较差。因此，针对室内环境下的定位问题有了更多的研究需求。
行人航迹推算是指通过目标的移动轨迹和其它相关信息对其未来的运动轨迹进行预测和推算。目前，研究人员主要采用机器学习、神经网络、卡尔曼滤波等方法对行人航迹进行推算。但是，由于室内环境具有复杂性和多样性，行人航迹推算（即室内定位）的精度和可靠性仍然是需要进一步优化的。
2.算法描述
本文基于支持向量机和卡尔曼滤波算法，针对行人航迹进行推算并进行室内定位。根据实验数据，我们选择了RBF（径向基函数）为核函数的支持向量机进行建模与分类预测。
步骤如下：
（1）建立一组机器学习模型：我们根据训练数据，利用支持向量机对行人行为建立分类预测模型，基于已有的行人航迹数据和初始位置进行学习和训练。
（2）使用Kalman滤波进行位置预测：根据已有的数据和机器学习模型的推断结果，采用卡尔曼滤波算法进行位置预测，并根据预测结果将位置信息更新。
（3）调整预测误差：对于数据采样频率较高或不连续的情况，我们可以通过引入状态转移矩阵的方差来减小误差，从而提高预测的精度。
3.实验结果
本文在实验室内环境下进行了一系列的实验，评估了该算法在室内定位中的准确性和实时性表现。其中，通过比较了多组不同参数下的性能指标来实现选取最优参数。
在实验过程中，我们采取了多种对比算法，包括KNN算法、朴素贝叶斯算法和逻辑回归算法。实验数据显示，本文提出的行人航迹推算算法在室内定位的效果最佳，定位精度高，同时没有延迟问题。
4.结论
本文基于支持向量机分类识别方法，结合卡尔曼滤波算法进行行人航迹推算。我们采取多组实验来进行算法的评估，结果表明，本文的算法在室内定位问题中具有较好的精度和稳定性。虽然仍有待进一步优化，但我们的研究将提供更为可靠的室内定位算法和技术支持，为室内定位技术的发展提供新思路。