【摘 要】
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传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存
【机 构】
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中国民航管理干部学院航空安全管理系,北京航空航天大学航空科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(11501022);国防科技创新特区项目(18-H863-01-ZT-005-033-01)资助
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传统增强动态K加权算法(enhanced weighted K nearest neighbors,EWKNN)算法相比K加权邻近算法(weighted K nearest neighbors,WKNN)算法,虽然能有效提高定位精度,但是仍然存在定位结果在空间中跳动跨度大的问题。针对传统EWKNN算法的不足,在EWKNN算法的基础上提出了基于多次约束匹配的室内定位算法。考虑了行人前后位置的关联性,用上一步预测的位置对当前步的WiFi匹配进行多次约束,剔除匹配到的较远的参考点。实验表明,相比于传统的EWKN
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