本文關(guān)鍵詞：基于模糊聚類的ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)設計

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【摘要】：隨著計算機技術(shù)及傳感技術(shù)的發(fā)展,基于位置服務(LBS)逐漸成為研究熱點。在采用德州儀器公司CC2530芯片設計的一套ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)的基礎上,提出了基于模糊聚類的加權(quán)最鄰近定位算法,并利用設計的ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)進行實驗。實驗結(jié)果表明,采用基于模糊聚類的加權(quán)最鄰近定位算法,ZigBee室內(nèi)定位系統(tǒng)的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度達到了1.47 m,并且與常見的NN定位算法、KNN定位算法、貝葉斯定位算法的定位效果進行了對比。
【作者單位】： 南昌大學信息工程學院;南昌大學空間科學與技術(shù)研究院;
【關(guān)鍵詞】： 室內(nèi)定位系統(tǒng) CC 模糊聚類 ZigBee 指紋庫定位算法 加權(quán)最鄰近算法 RSSI
【基金】：國家自然科學基金(41164001,41374039)
【分類號】：TN92
【正文快照】： 0引言人類大部分活動都是在室內(nèi)進行的,因此進行室內(nèi)定位與導航研究具有非常重要的意義。目前室內(nèi)定位方法主要采用[1,2]:超聲波[3]、激光、紅外線[4]、RFID[5]、Wi Fi[6]、圖像視覺[7]等。本文采用Zig Bee進行定位,因為Zig Bee技術(shù)具有成本低、功耗低、復雜度低等優(yōu)勢[8]。本

【參考文獻】

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【相似文獻】

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本文編號：983286