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题名一种基于区域优选的自适应蓝牙指纹定位算法
被引量:9
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作者
靳赛州
陈国良
张超
王轩
王俊鹏
王睿
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机构
中国矿业大学自然资源部国土环境与灾害监测重点实验室
中国矿业大学环境与测绘学院
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出处
《测绘科学》
CSCD
北大核心
2020年第8期51-56,共6页
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基金
国家重点研发计划项目(2016YFB0502105)
国家自然科学基金项目(41371423)
+1 种基金
江苏省自然科学基金项目(BK20161181)
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B144)。
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文摘
针对蓝牙定位精度差、耗时长等问题,该文提出一种基于区域优选的自适应蓝牙指纹定位算法。离线阶段,采用粗细粒度划分建立关于RSSI采样点位置映射的指纹库;在线阶段,根据信标距离和RSSI的关系,提出加权欧氏距离和区域优选算法,有效地克服了定位稳定性差和耗时长的问题,定位效率提高了40%,在在线定位过程中,采用自适应K值定位算法,有效地剔除了离定位点较远的点,提高了定位的精度与稳定性。在5 m×9 m的区域内进行定位精度测试,结果表明:蓝牙定位平均定位误差为0.92 m,定位误差均在2 m以内,90%的点定位精度优于1.5 m。
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关键词
位置指纹匹配技术
蓝牙定位
加权欧氏距离
区域优选
自适应K值
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Keywords
location fingerprint matching technology
Bluetooth positioning
weighted Euclidean distance
regional preference
adaptive K-value
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分类号
P228
[天文地球—大地测量学与测量工程]
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