【摘 要】
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为提高移动终端的自动化定位精度,提出一种基于细粒度WIFI指纹地图+改进KNN的移动终端定位方法。其中,首先采用DBSCAN聚类算法对移动终端的位置数据进行预处理,为后续的定位奠定基础;其次,提出基于细粒度WIFI指纹地图生成指纹地图,进而提高后续移动终端的定位精度;最后采用改进KNN算法实现移动终端的定位。通过MATLAB软件进行实验仿真,仿真结果表明,与其他基线模型相比,本研究构建的指纹地图模
【基金项目】
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2020年南方电网调峰调频发电公司科技项目《基于准分布式光纤测温系统在水电厂测温系统的研究与应用》(020100KK52190005);
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为提高移动终端的自动化定位精度,提出一种基于细粒度WIFI指纹地图+改进KNN的移动终端定位方法。其中,首先采用DBSCAN聚类算法对移动终端的位置数据进行预处理,为后续的定位奠定基础;其次,提出基于细粒度WIFI指纹地图生成指纹地图,进而提高后续移动终端的定位精度;最后采用改进KNN算法实现移动终端的定位。通过MATLAB软件进行实验仿真,仿真结果表明,与其他基线模型相比,本研究构建的指纹地图模型能够完成更高精度的定位;与粗粒度指纹地图相比,本研究所在于的细粒度指纹地图算法有着更高的精度,定位误差仅为8.29 m。以上实验结果验证了本研究构建的定位方法的可行性和合理性,具有一定的实用价值。
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