基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计

发布时间：2017-10-06 14:26

  本文关键词：基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计

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【摘要】：随着计算机技术及传感技术的发展,基于位置服务(LBS)逐渐成为研究热点。在采用德州仪器公司CC2530芯片设计的一套ZigBee室内定位系统的基础上,提出了基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,并利用设计的ZigBee室内定位系统进行实验。实验结果表明,采用基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,ZigBee室内定位系统的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度达到了1.47 m,并且与常见的NN定位算法、KNN定位算法、贝叶斯定位算法的定位效果进行了对比。
【作者单位】： 南昌大学信息工程学院;南昌大学空间科学与技术研究院;
【关键词】： 室内定位系统 CC 模糊聚类 ZigBee 指纹库定位算法 加权最邻近算法 RSSI
【基金】：国家自然科学基金(41164001,41374039)
【分类号】：TN92
【正文快照】： 0引言人类大部分活动都是在室内进行的,因此进行室内定位与导航研究具有非常重要的意义。目前室内定位方法主要采用[1,2]:超声波[3]、激光、红外线[4]、RFID[5]、Wi Fi[6]、图像视觉[7]等。本文采用Zig Bee进行定位,因为Zig Bee技术具有成本低、功耗低、复杂度低等优势[8]。本

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前6条

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【共引文献】

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【相似文献】

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10 沈越泓,益晓新,徐发强,李兴国;模糊聚类和模糊模式识别技术在通信设备抗干扰性能评估系统中的应用[J];电子科学学刊;2000年02期

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本文编号：983286