本文關(guān)鍵詞： 室內(nèi)定位 藍(lán)牙信標(biāo) 位置指紋庫 相關(guān)系數(shù) 顯著性檢驗　出處：《電訊技術(shù)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對K近鄰算法(KNN)在對偏向于某個樣本點的未知點進(jìn)行三角質(zhì)心定位時定位精度變差的情況,提出了應(yīng)用相關(guān)系數(shù)去匹配藍(lán)牙信標(biāo)i Beacon位置指紋庫的室內(nèi)定位算法。通過比較待定位點和位置指紋庫中參考樣點的相似程度,并進(jìn)行數(shù)據(jù)差異顯著性檢驗,來檢驗采集的待定位點數(shù)據(jù)與指紋庫數(shù)據(jù)是否顯著相關(guān),然后取相關(guān)性較高的樣本點進(jìn)行加權(quán)平均匹配定位。實驗結(jié)果顯示,相關(guān)系數(shù)匹配位置指紋庫算法可將2 m以內(nèi)的定位精度從65%提高到92%,相較于傳統(tǒng)的KNN匹配定位算法有著定位精度高、計算量小、定位時間短等優(yōu)勢。
[Abstract]:For K-nearest neighbor algorithm (KNN), the positioning accuracy of unknown points biased to a certain sample point becomes worse when it is located with triangular centroid. An indoor location algorithm for matching Bluetooth beacon I Beacon location fingerprint database with correlation coefficient is proposed. By comparing the similarity between the undetermined site and the reference sample in the location fingerprint database, the significance of data difference is tested. To test whether the undetermined locus data is significantly correlated with the fingerprint database data, and then take the highly correlated sample points for weighted average matching location. The experimental results show that, The correlation coefficient matching location fingerprint database algorithm can improve the location accuracy from 65% to 922m within 2 m. Compared with the traditional KNN matching location algorithm, it has the advantages of high localization accuracy, less computation and short localization time.
【作者單位】： 重慶理工大學(xué)遠(yuǎn)程測試與控制研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61402063) 重慶市科技人才培養(yǎng)計劃(新產(chǎn)品研發(fā)團(tuán)隊)項目(CSJC2013KJRC-TDJS40012) 重慶市高校優(yōu)秀成果轉(zhuǎn)化資助項目(KJZH14213)
【分類號】：TN925

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本文編號：1536313