相关性匹配蓝牙信标位置指纹库的室内定位

针对K近邻算法(KNN)在对偏向于某个样本点的未知点进行三角质心定位时定位精度变差的情况,提出了应用相关系数去匹配蓝牙信标iBeacon位置指纹库的室内定位算法。通过比较待定位点和位置指纹库中参考样点的相似程度,并进行数据差异显著性检验,来检验采集的待定位点数据与指纹库数据是否显著相关,然后取相关性较高的样本点进行加权平均匹配定位。实验结果显示,相关系数匹配位置指纹库算法可将2 m以内的定位精度从65%提高到92%,相较于传统的KNN匹配定位算法有着定位精度高、计算量小、定位时间短等优势。     

平台侧位置指纹定位系统中接收端问题的优化

当前室内位置指纹定位系统主要用于对移动端的定位。借鉴其定位机理,研究了对无线电发射端的定位,属于平台侧位置指纹定位系统。从部署接收端的位置以减小定位误差的角度出发,提出了增大参考点之间欧式距离确定接收端位置的方案。同时,提出利用覆盖率的概念确定定位区间的接收端个数以满足区间定位的需求。建立了接收端位置及个数优化问题的数学模型,并用遗传算法和全覆盖原则对优化问题进行求解,给出了优化问题的实现流程。针对不同空间,对优化问题进行了仿真,比较了经验布置接收端和优化布置接收端的定位结果误差及接收端是否满足全覆盖的定位结果误差,验证了所提方法的合理性,对定位前部署接收端的个数和位置有一定的指导意义。