针对指纹定位结果中存在较大定位误差问题,分析了离线相似指纹对应采集点的分布特征,发现存在部分相似指纹对应的采集点位置距离较远的特征,这导致了较大定位误差的出现。据此提出了一种基于阈值的Dynamic-
文中基于提高射频识别定位系统中定位精度的目的,提出了一种改进的IMLANDMARC算法,该算法通过对待定位标签所在区域进行子区域划分,并增加虚拟参考标签的方法,对LANDMARC算法进行改进,使用Ma
一种基于WiFi的室内定位系统设计与实现一种基于WiFi的室内定位系统设计与实现本文设计及实现了一个基于WiFi射频信号强度指纹匹配的移动终端定位系统，并设计实现了一种基于权重值选择的定位算法。该算法
本文详细介绍了目前室内定位技术的对比，让你清晰的对目前的室内定位技术有一个了解
室内定位技术不断发展,手段也丰富多样,比较流行的有WIFI、蓝牙、RFID、UWB,这几种都是需要部署定位基站,WIFI需要部署AP,蓝牙要部署蓝牙基站或者iBeacon,RFID需要部署RFID R
为降低室内环境复杂性对WiFi指纹定位的影响，提出将支持向量机(SVM)分类与回归分析相结合的WiFi指纹定位算法，以提高定位精度。在基于智能手持设备惯性传感器的行走航位推算(PDR)中，为降低惯性
wifi 室内定位完整版本-附说明文档,可以帮助理解怎么跑代码
针对传统室内定位指纹法存在定位精度低、容易受到环境影响的问题，提出了一种基于深度学习的Wi-Fi与iBeacon融合的室内定位方法。离线阶段在参考点处采集各个AP和iBeacon的信号强度，使 用这
受Wi-Fi系统有限物理带宽限制，时间反转定位算法的定位精度难以得到提升。当定位范围较大时，在线定位阶段所需的匹配运算量更大，导致定位时间更长。针对上述问题，提出了一种基于时间反转的二阶段Wi-Fi室
基于RSSI的ZigBee室内定位算法研究，高永清，商丹，通过分析对数距离路径损耗模型、待定位节点定位过程中产生的误差，提出了首先采用基于RSSI和均值滤波与加权质心混合定位算法进行��
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