【摘 要】
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针对室内地磁定位中因地磁属性随环境干扰导致定位精度不高的问题,首次将蚁群算法引入室内定位的地磁指纹匹配过程,并提出了6种思路。通过在某工作区域与KNN算法进行实验测试
【机 构】
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天津职业技术师范大学信息技术工程学院
【基金项目】
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天津市教委科研计划项目(20140810).
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针对室内地磁定位中因地磁属性随环境干扰导致定位精度不高的问题,首次将蚁群算法引入室内定位的地磁指纹匹配过程,并提出了6种思路。通过在某工作区域与KNN算法进行实验测试与对比,发现:当不同位置间的属性完全相异,同一位置不同时间点的属性基本相同时,KNN算法定位精度较高;当不同位置间的属性相似,同一位置不同时间点的属性受环境干扰时,提出的地磁指纹匹配思路既可保持易识别位置的高匹配率,又可提高受干扰位置的识别率。
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