【摘 要】
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本文针对当前室内地磁定位技术存在地磁信号不稳定和地磁指纹不唯一所造成定位误差大等问题,提出一种基于集成学习与BP神经网络的室内地磁定位方法,提高地磁定位精度。将BP神
【机 构】
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安徽理工大学计算机科学与工程学院,浙江大学城市学院计算机与计算科学学院,阜阳师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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阜阳市政府横向项目(XDHX201710),阜阳师范大学自然科学一般项目(2017FSKJ11)资助
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本文针对当前室内地磁定位技术存在地磁信号不稳定和地磁指纹不唯一所造成定位误差大等问题,提出一种基于集成学习与BP神经网络的室内地磁定位方法,提高地磁定位精度。将BP神经网络作为弱预测器,通过集成学习的方法把多组弱预测器集成为强预测器,使用地磁数据进行室内定位,与地磁指纹库中的真实位置信息进行对比并计算出定位误差。结果表明本方法与KNN、DTW以及BP神经网络相比,总平均定位误差分别降低了2.55、1.33和0.4 m。
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