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nRF51822与传感器融合的定位算法
被引量:
2
1
作者
王超
姚瑞玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第7期1946-1953,共8页
为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑...
为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。
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关键词
RSSI定位算法
nRF51822芯片
指纹库
lsm303dlhc
传感器
欧氏距离加权KNN
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职称材料
题名
nRF51822与传感器融合的定位算法
被引量:
2
1
作者
王超
姚瑞玲
机构
重庆商务职业学院出版传媒系
四川工商职业技术学院轻工工程系
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第7期1946-1953,共8页
基金
重庆市众创空间建设专项基金项目(cstc2015pt-zckj0467)
重庆市高等教育教学改革研究基金项目(153301)
文摘
为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。
关键词
RSSI定位算法
nRF51822芯片
指纹库
lsm303dlhc
传感器
欧氏距离加权KNN
Keywords
RSSI localization algorithm
nRF51822 chip
fingerprint library
lsm303dlhc sensor
Euclidean distance weighted KNN
分类号
TN925 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
nRF51822与传感器融合的定位算法
王超
姚瑞玲
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
2
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