相关性匹配蓝牙信标位置指纹库的室内定位

发布时间：2018-02-26 03:20

  本文关键词： 室内定位 蓝牙信标 位置指纹库 相关系数 显著性检验　出处：《电讯技术》2017年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标i Beacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度,并进行数据差异显著性检验,来检验采集的待定位点数据与指纹库数据是否显著相关,然后取相关性较高的样本点进行加权平均匹配定位。实验结果显示,相关系数匹配位置指纹库算法可将2 m以内的定位精度从65%提高到92%,相较于传统的KNN匹配定位算法有着定位精度高、计算量小、定位时间短等优势。
[Abstract]:For K-nearest neighbor algorithm (KNN), the positioning accuracy of unknown points biased to a certain sample point becomes worse when it is located with triangular centroid. An indoor location algorithm for matching Bluetooth beacon I Beacon location fingerprint database with correlation coefficient is proposed. By comparing the similarity between the undetermined site and the reference sample in the location fingerprint database, the significance of data difference is tested. To test whether the undetermined locus data is significantly correlated with the fingerprint database data, and then take the highly correlated sample points for weighted average matching location. The experimental results show that, The correlation coefficient matching location fingerprint database algorithm can improve the location accuracy from 65% to 922m within 2 m. Compared with the traditional KNN matching location algorithm, it has the advantages of high localization accuracy, less computation and short localization time.
【作者单位】： 重庆理工大学远程测试与控制研究所;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61402063) 重庆市科技人才培养计划(新产品研发团队)项目(CSJC2013KJRC-TDJS40012) 重庆市高校优秀成果转化资助项目(KJZH14213)
【分类号】：TN925

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本文编号：1536313