【摘 要】
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摘 要： 针对目前基于WiFi的位置指纹室内定位算法精度不高，计算消耗时间过长，实时性差的问题，提出一种改进的室内定位算法。首先利用层次聚类的算法进行预匹配，缩小定位区域，达到降低匹配数据，提高实时性的目的，然后利用贝叶斯算法进行定位。实验结果表明，所提出的定位算法在精度和定位实时性方面都有了很大的改善。 关键词： 室内定位; 层次聚类; 贝叶斯; 实时性 中图分类号：TP39 文献标
【基金项目】
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贵州省国家自然科学基金(61640014).
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针对目前基于WiFi的位置指纹室内定位算法精度不高,计算消耗时间过长,实时性差的问题,提出一种改进的室内定位算法。首先利用层次聚类的算法进行预匹配,缩小定位区域,达到降低匹配数据,提高实时性的目的,然后利用贝叶斯算法进行定位。实验结果表明,所提出的定位算法在精度和定位实时性方面都有了很大的改善。
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