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公开(公告)号：CN113573406A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110760349.5
申请日：2021-07-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于少量无线信号强度的指纹信息定位方法，根据本发明的定位方法采用双信标机制，并且采用改进的拉丁超立方抽样法确定一定比例的主次信标点的位置，采集主信标点的信号强度作为其指纹信息，以反距离加权法估计次信标点的信号强度，并采用径向基神经网络模型(RBF模型)进行插值，完成指纹库的扩充。据本发明的一种基于少量无线信号强度的指纹信息定位方法，在保证准确度的前提下，获得最低的采样开销；采用径向基神经网络插值模型进行指纹库扩充，经实测场景测试，在保障定位准确率的前提下，本发明的方法将指纹库扩展140％，且通过实验验证，平均定位误差较现有方法降低12％以上。
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公开(公告)号：CN111757257B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010639400.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种克服设备差异的动态模糊匹配室内定位方法，属于室内定位领域。步骤一、系统模型的构建，包括网络空间模型、子指纹库聚类模型和相似度模型；步骤二、指纹的概率特征提取；步骤三、模糊匹配方法，匹配得到局部指纹库；步骤四、位置计算，得到测试点的估计位置。作为一种动态的局部指纹库匹配方法，FMKNN通过可调的子空间匹配阈值，平衡匹配精度与计算复杂度之间的增益双赢；结合多维相似度系数，引入权重调整参数进行位置估计，优化近邻点集合的结构，突出邻近点的作用；削弱接收端设备差异带来的定位误差，提高定位精度。
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公开(公告)号：CN113573406B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202110760349.5
申请日：2021-07-05
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无线信号强度的指纹信息定位方法，根据本发明的定位方法采用双信标机制，并且采用改进的拉丁超立方抽样法确定一定比例的主次信标点的位置，采集主信标点的信号强度作为其指纹信息，以反距离加权法估计次信标点的信号强度，并采用径向基神经网络模型(RBF模型)进行插值，完成指纹库的扩充。根据据本发明的一种基于无线信号强度的指纹信息定位方法，在保证准确度的前提下，获得最低的采样开销；采用径向基神经网络插值模型进行指纹库扩充，经实测场景测试，在保障定位准确率的前提下，本发明的方法将指纹库扩展140％，且通过实验验证，平均定位误差较现有方法降低12％以上。
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公开(公告)号：CN111757257A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010639400.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 江南大学
Abstract: 一种克服设备差异的动态模糊匹配室内定位方法，属于室内定位领域。步骤一、系统模型的构建，包括网络空间模型、子指纹库聚类模型和相似度模型；步骤二、指纹的概率特征提取；步骤三、模糊匹配方法，匹配得到局部指纹库；步骤四、位置计算，得到测试点的估计位置。作为一种动态的局部指纹库匹配方法，FMKNN通过可调的子空间匹配阈值，平衡匹配精度与计算复杂度之间的增益双赢；结合多维相似度系数，引入权重调整参数进行位置估计，优化近邻点集合的结构，突出邻近点的作用；削弱接收端设备差异带来的定位误差，提高定位精度。
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