【摘 要】
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为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,首先利用K最近邻法(KNN)对智能手机采集的6种行人运动模式数据进行识别,再与基于支持向量机(SVM)和高斯朴素贝叶斯(GNB)的运动模式识别方
【基金项目】
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2018年度重庆市技术创新与应用示范重大主题专项资助项目(CSTC2018jszx-cyztzx0057)
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为提高行人航迹推算(PDR)的定位精度,首先利用K最近邻法(KNN)对智能手机采集的6种行人运动模式数据进行识别,再与基于支持向量机(SVM)和高斯朴素贝叶斯(GNB)的运动模式识别方法进行对比,最后在实际环境下进行运动模式辅助的PDR实验。结果表明,KNN方法不仅比SVM和GNB方法易于实现,而且具有更高的识别正确率。在识别行人运动模式的前提下,PDR的室内定位效果比传统PDR方法定位效果更好。
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