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如何使用特征匹配和距离加权进行蓝牙定位算法
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2019-01-16
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针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值（RSSI）波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题，提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法。在离线阶段，该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理，然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值，并与位置坐标等信息组成指纹信息，形成指纹库；在在线定位阶段，根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法（ WKNN）实现室内行人定位。在定位仿真实验中，该算法可以自动根据特征码进行聚类，从而降低了聚类的复杂度，能实现最大误差在0. 952 m内的室内行人定位精度。
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