论文研究基于卡方距离及灵敏度法的无线局域网室内定位方法 .pdf

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K近邻算法（Knearest neighbor, KNN）是一种思路简单、易于掌握、分类效果显著的算法。决定K近邻算法分类效果关键因素之一就是距离的度量，欧氏距离经常作为K近邻算法中度量函数，

基于贝叶斯压缩感知的室内定位技术研究，张强，李朝晖，随着移动互联网的快速发展，基于位置的服务需求越来越广泛，室内定位技术成为了当前的研究热点。在室内无线定位系统中，指纹数据

定位节点接收的信号强度指示（ReceivedSignalStrengthIndication，RSSI）值是室内指纹定位技术重要的元素之一。通过对定位节点接收到的信号强度值特性分析，提出了基于RSSI

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去年我们对外发布了RPLIDAR的原型机，这是一款测量半径6米以上、360度全向视角、扫描频率5.5hz的2D激光雷达，同时它也是一款机器人SLAM的理想传感器。与动辄上万的同类传感器相比，RPLID

于ZIGBEE的软件，建立一个地图。要求定位精确到几米以内。在地图建立几个基站，算出定位点与基站之间的距离。通过定位点与最近两点之间的距离算法，定位出这个点

现有单模定位算法精度较低、鲁棒性不足等缺点，提出了一种基于WI—FI和蓝牙多模融合的室内定位算法．该算法采用欧氏空间距离和网格合并得到各自的定位结果，并在决策级上进行多模融合．实验结果证明，该定位算法

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