【摘 要】
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针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引
【机 构】
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杭州电子科技大学通信工程学院,中国科学院国家天文台,浙江建设职业技术学院教育技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61701481),2019年江苏省政策引导类计划(国际科技合作)——“一带一路”创新合作项目(BZ2019006)
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针对UWB定位性能易受障碍物遮挡、非视距干扰的问题,提出了一种新的UWB指纹匹配定位算法。该算法利用基站与各定位标签之间的距离信息建立指纹库,并在KNN定位算法的基础上,引入了模糊推理方法。通过模糊规则处理得到待定位节点与k个参考节点的匹配度,把该匹配度作为权值对KNN算法进行加权,获得初始定位;同时,创新性地提出了位置优化阈值T,根据阈值T和初始定位结果与k个参考节点的欧式距离大小,判断是否进行二次模糊加权处理。测试显示,该算法定位误差保持在10 cm左右,并且和一次模糊推理的加权KNN算法比较,优化算
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