【摘 要】
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针对指纹定位中传统的区域划分方式无法保证区域匹配准确率的问题,提出了一种模糊匹配算法,使得匹配范围动态调整,提高定位速度的同时削弱区域划分带来匹配失准的缺陷。在位置计算阶段则结合多维相似度系数,并引入环境参量重新分配近邻点权重,克服环境和设备的变化对定位带来的不利影响,降低定位误差。经实测场景测试,在保障匹配准确率的前提下,所提算法相较于全局匹配减少60%以上的指纹匹配量,且通过实验验证,定位精度较现有的算法提高17%以上。
【机 构】
:
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,南京航空航天大学电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室,坎特伯雷大学电气与计算机工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61702228,61803183),江苏省自然科学基金(BK20170198,BK20180591),电磁频谱空间认知动态系统工信部重点实验室开放研究基金(KF20202104),江苏省博士后科研资助计划(1601012A),江苏省“六大人才高峰”项目(DZXX-026),中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP1805XNC)。
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针对指纹定位中传统的区域划分方式无法保证区域匹配准确率的问题,提出了一种模糊匹配算法,使得匹配范围动态调整,提高定位速度的同时削弱区域划分带来匹配失准的缺陷。在位置计算阶段则结合多维相似度系数,并引入环境参量重新分配近邻点权重,克服环境和设备的变化对定位带来的不利影响,降低定位误差。经实测场景测试,在保障匹配准确率的前提下,所提算法相较于全局匹配减少60%以上的指纹匹配量,且通过实验验证,定位精度较现有的算法提高17%以上。
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