【摘 要】
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为了提高井下人员定位的精度和稳定性,融合了WiFi定位和行人航位推算(PDR).采用MeanShift算法对WiFi指纹数据库进行聚类处理,减少了WiFi指纹定位的运算量.基于PDR定位坐标,提
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,江苏徐州221116
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为了提高井下人员定位的精度和稳定性,融合了WiFi定位和行人航位推算(PDR).采用MeanShift算法对WiFi指纹数据库进行聚类处理,减少了WiFi指纹定位的运算量.基于PDR定位坐标,提出了一种改进的加权K邻近(WKNN)算法,并采用互补滤波融合WiFi定位和PDR.实验结果表明,融合定位的精度和稳定性高于单独的WiFi定位和PDR,能够满足井下定位的需求.
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