基于特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法

摘要：

针对传统iBeacon指纹定位技术中接收信号强度值(RSSI)波动较大、指纹库聚类复杂、存在较大跳变性定位误差等问题,提出一种基于排序特征匹配和距离加权的蓝牙定位算法.在离线阶段,该算法先对RSSI进行加权滑动窗处理,然后根据RSSI向量大小生成排序特征码等值,并与位置坐标等信息组成指纹信息,形成指纹库;在在线定位阶段,根据排序特征向量指纹匹配定位算法和基于距离的最优加权K最邻近法(WKNN)实现室内行人定位.在定位仿真实验中,该算法可以自动根据特征码进行聚类,从而降低了聚类的复杂度,能实现最大误差在0.952 m内的室内行人定位精度.

关键词：iBeaon信标、聚类分析、特征匹配、距离加权、行人定位

所属期刊栏目：38

分类号：TN965.72

资助基金：广西科技重大专项桂科AA17202033;桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目2018YJCX28

在线出版日期：2018-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2359-2364