基于感知概率的室内定位算法     

邹坤  修春娣  杨东凯 《全球定位系统》2013,(6):7-11,21

基于WLAN的室内定位技术对高性能算法的需求与日俱增,K近邻算法和最大似然概率算法是基于Wi-Fi位置指纹室内定位技术的两种常用算法。给出感知概率的定义,在感知概率基础上定义了感知欧氏距离和感知似然概率,并提出基于感知欧氏距离的确定型修正算法和基于感知似然概率的概率型修正算法。实验结果表明：基于感知概率的修正算法较原算法在相对复杂的室内环境中有更高的定位精度。  相似文献   

一种基于感知概率的室内定位匹配算法     

杨萌  修春娣  邹坤  杨东凯  刘源 《测绘文摘》2014,(4)

近年来,指纹匹配技术在高精度的室内定位系统中取得了很大的进步。由于复杂的室内环境和信号的多变性,很难获得统一的信号传播模型,因此位置指纹技术被广泛应用于室内定位系统中。基于接收信号强度,k近邻和最大似然概率算法是常用的位置指纹匹配算法。本文首先给出感知概率的定义,将感知概率引入到欧氏距离和似然概率中,并利用直方图模型和核密度估计技术计算似然概率,提出了修正k近邻和最大似然概率算法。实验结果表明,提出的修正算法可以获得较好的定位精度。  相似文献