【摘 要】
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为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标
【机 构】
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重庆商务职业学院出版传媒系,四川工商职业技术学院轻工工程系
【基金项目】
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重庆市众创空间建设专项基金项目（cstc2015pt-zckj0467）, 重庆市高等教育教学改革研究基金项目（153301）
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为提高基于RSSI定位算法的精度和实时性,提出一种基于nRF51822与LSM303DLHC传感器融合的KNN定位算法。将LSM303DLHC传感器融合至nRF51822芯片中,勘测定位终端相对于参考坐标系的航向角,离线阶段将参考坐标与蓝牙AP接收到的信号聚类值绑定形成指纹库,定位阶段将勘测到的nRF51822芯片RSSI衰减信息与MAC地址信息映射为实时定位向量,采用欧式距离加权KNN算法匹配指纹库得到最终的定位点。实验结果表明,该算法有效补偿了RSSI信号跳变产生的误差,极大提升了定位算法的实时性与精度。
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