【摘 要】
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为了提高定位系统抗干扰性,降低定位误差,提出一种基于递归贝叶斯的指纹定位算法。针对离线阶段指纹数据采集的盲目性与不可靠性,利用样本方差对采样值的可信度进行衡量,降低
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702228),江苏省自然基金(BK20170198),江苏省博士后科研资助计划(1601012A),江苏省“六大人才高峰”计划(DZXX-026),中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP1805XNC)
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为了提高定位系统抗干扰性,降低定位误差,提出一种基于递归贝叶斯的指纹定位算法。针对离线阶段指纹数据采集的盲目性与不可靠性,利用样本方差对采样值的可信度进行衡量,降低环境因素对数据的影响,为在线匹配提供更有效的可靠指纹库。利用目标运动过程中相邻时刻间的约束关系构建马尔可夫模型,以预测当前时刻目标位置,克服传统定位算法经常出现的位置估计跳动范围大、鲁棒性差等问题,提高了定位精度。经仿真模拟与路演实景的双重可重复性测试,所提算法的平均定位误差绝对值在模拟与实景测试中均不大于0.927m,较已有经典同类定位方法,
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