本文選題：室內(nèi)定位 + 指紋庫　； 參考：《杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)》2016年05期

【摘要】：通過BL4.0iBeacon技術(shù)進(jìn)行室內(nèi)定位,分析了最鄰近值算法和貝葉斯算法的不足,提出一種將上述兩者優(yōu)點進(jìn)行融合的算法.首先,使用最鄰近值算法的優(yōu)選區(qū)域限定,縮小貝葉斯算法對指紋庫的搜索范圍,然后,采用貝葉斯概率法計算各個iBeacon節(jié)點的信號強度值集合在指紋庫中每一位置參考點對應(yīng)的條件概率值,概率最大的點就是待測點的預(yù)測位置.實驗結(jié)果表明,使用該算法計算的坐標(biāo)準(zhǔn)確度比較高,坐標(biāo)誤差較小,能明顯提高室內(nèi)定位的精度.
[Abstract]:In this paper, the shortcoming of nearest neighbor value algorithm and Bayesian algorithm is analyzed by BL4.0iBeacon technology, and an algorithm is proposed to combine the advantages of these two algorithms. First, we use the optimal selection region of the nearest neighbor value algorithm to narrow the search range of the fingerprint database by Bayesian algorithm, and then, The Bayesian probabilistic method is used to calculate the conditional probability values corresponding to the reference points at each position of each iBeacon node in the fingerprint database. The point with the greatest probability is the prediction position of the point to be measured. The experimental results show that the accuracy of coordinates calculated by this algorithm is high and the coordinate error is small, which can obviously improve the accuracy of indoor positioning.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：浙江省自然科學(xué)基金資助項目(LY15F030018,LY16F030004)
【分類號】：TN925

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本文編號：1874580