基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙TLS融合定位算法

针对室内WiFi和蓝牙单独定位时定位精度较低的问题,提出基于多属性代价函数的WiFi与蓝牙总体最小二乘(TLS)融合定位算法。为减小接收信号强度指示(RSSI)值不稳定的信标节点造成的测距误差,采用WiFi/蓝牙多属性代价函数综合评估信标定位性能,优选出最佳信标节点参与融合定位。在定位解算中,同时考虑测距误差和信标节点部署误差。采用TLS算法对待定位节点进行最优位置估计,进一步提高定位精度。实验仿真结果表明:在RSSI噪声标准差为3 d Bm的条件下,算法定位精度优于1.9 m的概率可达95%,相比单独定位抗噪性能明显提高且定位误差显著降低。

一种非对称距离下的粗糙粒结构选择方法

针对目标信息系统中粒结构在近似求解中的选择问题,给出一种非对称距离下的粗糙粒结构选择方法.首先,在商空间知识距离框架下定义了一种非对称知识距离,用以刻画条件知识与目标概念之间的近似程度.其次,在同一目标信息系统中,按条件属性的不同添加顺序,建立相应的非对称知识距离序列.再次,在属性代价约束条件下,引入粗糙粒结构评价参数.最后,选择评价参数较小的粗糙粒结构逐级进行求解.