학술논문
基于Mean-Shift和加权K近邻的UWB指纹定位算法 / UWB fingerprint localization algorithm based on Mean-Shift and weighted K-nearest neighbors
Document Type
Academic Journal
Author
Source
传感器与微系统 / Transducer and Microsystem Technologies. 39(2):105-108
Subject
Language
Chinese
ISSN
1000-9787
Abstract
针对受室内环境多径影响,基于接收信号强度指示(RSSI)的传统指纹定位算法中RSSI值波动性大的问题,利用超宽带(USB)信号时间分辨率高、测距值精确的优点,提出以测距值作为指纹量,构建超宽带指纹定位方法.提出了Mean-Shift与加权K近邻相结合的指纹定位算法,减少了在线匹配工作量的同时,降低了环境变化对定位结果的影响.通过实际场景实验测试表明:所提方法在视距和非视距环境中均可以达到厘米(cm)级定位精度,有效提高了定位的精度和稳健性.