论文研究-基于方差滤波的动态自适应室内指纹定位算法.pdf

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文件名称：论文研究-基于方差滤波的动态自适应室内指纹定位算法.pdf
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文件格式：PDF
更新时间：2022-08-11 12:47:06
K近邻分类算法,方差滤波,动态自适应,欧氏距离,指纹定位算法 目前常用的室内定位算法在构建指纹库时，因为在参考点处接收到的信号强度值存在噪声值，传统的欧氏距离计算公式忽略信号发射器的稳定程度从而造成定位误差，以及K近邻算法无法根据实际情况动态确定参与定位的参考点个数，从而造成定位算法缺乏拓展性和稳定性。针对上述情况，设计了一种经过方差滤波的动态自适应室内指纹定位算法。该算法首先在离线阶段利用方差滤波去掉噪声值，之后在在线阶段利用新的基于方差的相似度计算公式计算待定位点与各个参考点之间的相似度，然后动态自适应地确定距离较小的K个点来参与定位计算，最后利用确定的K个点加权估计待定位点的位置。实验结果证明，该算法较对比算法能够有效提高定位精度和定位的稳定性。