【摘 要】
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提出一种用于室内车库定位的基于 WiFi 信号强度特征的快速算法. 根据信号强度（RSSI）波动变化,提出信号波动聚类算法,可在指纹库中标定初选区域,缩小后续计算范围,根据在该区域
【机 构】
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浙江科技学院自动化与电气工程学院,浙江大学电气工程学院,浙江大学苏州工业技术研究院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LY17E070002);江苏省博士后资助计划(169491)
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提出一种用于室内车库定位的基于 WiFi 信号强度特征的快速算法. 根据信号强度（RSSI）波动变化,提出信号波动聚类算法,可在指纹库中标定初选区域,缩小后续计算范围,根据在该区域内不同 RSSI 区间的信号波动变化规律设置过滤阈值,可实现动态选择过滤区间,将初选后的指纹数据组进行多次过滤,可进一步减少待选数据组,剩余少量数据组可由最小欧式距离快速计算,完成目标精确定位. 算法可大幅度减少计算量和复杂度,提高定位速度.
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