發(fā)布時(shí)間：2018-05-30 11:56

  本文選題：室內(nèi)定位 + 位置指紋��； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2014年12期

【摘要】：該文提出將室內(nèi)環(huán)境不可或缺的電源線作為天線,通過在電源線上注入寬帶高頻信號(hào)構(gòu)造室內(nèi)空間的位置指紋,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)空間精確定位。首先介紹了電源線上寬帶高頻信號(hào)注入模塊的實(shí)現(xiàn)技術(shù),以及室內(nèi)空間位置指紋的構(gòu)造方法;其次,介紹了基于樸素貝葉斯分類算法的室內(nèi)定位原理;最后,通過實(shí)驗(yàn)分析證明在多訓(xùn)練樣本情況下,基于樸素貝葉斯分類算法的定位算法比基于K最鄰近點(diǎn)(KNN)分類算法的定位算法有更好的定位準(zhǔn)確率和時(shí)間遷移適應(yīng)能力。
[Abstract]:In this paper, the indispensable power line of indoor environment is used as antenna, and the position fingerprint of indoor space is constructed by injecting wideband high frequency signal into the power line, and the precise location of indoor space is realized. Firstly, the paper introduces the implementation technology of broadband high-frequency signal injection module on power line, and the construction method of indoor spatial fingerprint. Secondly, it introduces the indoor positioning principle based on naive Bayes classification algorithm. The experimental results show that the location algorithm based on naive Bayesian classification has better localization accuracy and time migration adaptability than the location algorithm based on K nearest neighbor KNN (KNN) classification algorithm in the case of multiple training samples.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)軟件學(xué)院;北京工業(yè)大學(xué)信息中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61040039) 北京市自然科學(xué)基金(4102005) 北京市教委科研計(jì)劃(KM201210005029)資助課題
【分類號(hào)】：TN911.7

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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1 本報(bào)記者 馬靜t，

本文編號(hào)：1955215