室内定位技术与算法( 八 )

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中文引用格式:田广东,杨品章,王珊,余翔.基于Kmeans聚类的CSI室内定位[J].电子技术应用,2016,42(12):62-64 , 68.

英文引用格式: Tian Guangdong , Yang Pinzhang , Wang Shan , et al. CSI indoor positioning based on Kmeans clustering[J].Application of Electronic Technique , 2016 , 42(12):62-64 , 68.

7. 无线定位与惯性导航结合的室内定位系统设计

摘要:面对室内定位的实际应用需求,分析了基于接收信号强度指纹法定位技术精度较低、单纯的惯性导航累积误差较大等问题,采用基于信赖度的联合定位算法对多种信息进行融合处理,以获得较高的综合定位精度 。 通过基于ZigBee的无线传感器网络平台及多种MEMS运动传感器的联合,设计并实现了多信息融合的室内定位演示系统 。 由于多种信息的融合,不需要依赖大量样本的指纹库,从而降低了实现过程中离线指纹库建立的工作量 。 经实验数据分析,基于信赖度的联合定位方法具有较高的定位精度和较低的实现复杂度 。