邹胜男
- 作品数：2 被引量：12H指数：2
- 供职机构：南京信息工程大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于改进的UKF算法的室内测距定位被引量：9
- 2017年
- 针对室内接收信号强度指示(RSSI)测距定位中,测距精度较低、易受环境影响的问题,提出了一种基于对数鲁棒函数(LnRLS)的UKF改进算法,有效改善测距误差,提高定位精度。在室内环境下,首先采用卡尔曼滤波对接收到的RSSI值进行预处理,运用最小二乘法拟合传播方程,使用改进的UKF算法对数据进行二次处理得出测量距离,通过三边定位算法估计节点坐标。将实验结果与其他文献采用的传统UKF测距算法及室内定位方法相比,改进算法将测距误差降低了14.4%,有效的减少测距误差,提高室内定位系统的定位精度。
- 邹胜男陈晓陈霞
- 关键词：最小二乘法无迹卡尔曼滤波
- 基于正态检验的室内定位算法被引量：12
- 2017年
- 目前已有的位置指纹室内定位算法大多都是建立在原始指纹库的基础之上,指纹库的建立精度会直接影响到最终的定位精度。为此,通过对指纹数据的研究,提出一种基于正态检验的室内定位算法。训练阶段,首先对每个指纹点接收到的信号RSSI样本进行正态假设检验,若接受假设则选用正态分布函数对其总体进行概率密度估计,否则选用核函数对其总体进行概率密度估计,最后取大概率信号的均值建立高精度的指纹数据库。在线定位阶段,使用K加权邻近算法(WKNN)估算位置,实验结果表明提出的算法定位精度较均值模型法以及正态模型法都提高了15%以上。
- 陈霞陈晓邹胜男
- 关键词：核函数
