基于BL4.0 iBeacon技术的室内定位算法研究

发布时间：2018-05-11 15:48

  本文选题：室内定位 + 指纹库　； 参考：《杭州电子科技大学学报(自然科学版)》2016年05期

【摘要】：通过BL4.0iBeacon技术进行室内定位,分析了最邻近值算法和贝叶斯算法的不足,提出一种将上述两者优点进行融合的算法.首先,使用最邻近值算法的优选区域限定,缩小贝叶斯算法对指纹库的搜索范围,然后,采用贝叶斯概率法计算各个iBeacon节点的信号强度值集合在指纹库中每一位置参考点对应的条件概率值,概率最大的点就是待测点的预测位置.实验结果表明,使用该算法计算的坐标准确度比较高,坐标误差较小,能明显提高室内定位的精度.
[Abstract]:In this paper, the shortcoming of nearest neighbor value algorithm and Bayesian algorithm is analyzed by BL4.0iBeacon technology, and an algorithm is proposed to combine the advantages of these two algorithms. First, we use the optimal selection region of the nearest neighbor value algorithm to narrow the search range of the fingerprint database by Bayesian algorithm, and then, The Bayesian probabilistic method is used to calculate the conditional probability values corresponding to the reference points at each position of each iBeacon node in the fingerprint database. The point with the greatest probability is the prediction position of the point to be measured. The experimental results show that the accuracy of coordinates calculated by this algorithm is high and the coordinate error is small, which can obviously improve the accuracy of indoor positioning.
【作者单位】： 杭州电子科技大学电子信息学院;
【基金】：浙江省自然科学基金资助项目(LY15F030018,LY16F030004)
【分类号】：TN925

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本文编号：1874580