基于连续采样及模糊聚类处理的WLAN室内定位方法

    公开(公告)号:CN105120433B

    公开(公告)日:2018-09-21

    申请号:CN201510510996.5

    申请日:2015-08-19

    Abstract: 一种无线室内定位领域的基于连续采样及模糊聚类处理的WLAN室内定位方法,其特征在于,通过对连续采集的指纹原始数据进行异常点剔除,然后采用模糊聚类的方式对剩余的指纹原始数据,即样本点进行误差点判定和修正,再将修正后的指纹数据按簇生成指纹库,最后将指纹库用于室内定位。本发明采用连续采样代替传统的离散采样方法,大大降低离线训练阶段所需时间;采用基于以模糊聚类为主的指纹库算法,克服了连续采样所引入的相关误差。一方面降低离线训练阶段耗工,同时可以保证了较高的定位精度。

    定位系统及其定位方法
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN104080051A

    公开(公告)日:2014-10-01

    申请号:CN201410319791.4

    申请日:2014-07-07

    Abstract: 本发明提供了一种定位系统和定位方法,通过在被定位装置周围设置多个传感器节点从而构建无线传感器网络,无线传感器网络监听被定位装置的信道,获得的数据包经过主机处理从而确定被定位装置的位置信息。本发明所提供的定位系统是基于自行构建的无线传感器网络,基于无线传感器网络的定位系统,不会受周围环境影响,成本低,定位精度高,且适用于室内和室外的不同场所。

    基于连续采样及模糊聚类处理的WLAN室内定位方法

    公开(公告)号:CN105120433A

    公开(公告)日:2015-12-02

    申请号:CN201510510996.5

    申请日:2015-08-19

    CPC classification number: H04W4/023

    Abstract: 一种无线室内定位领域的基于连续采样及模糊聚类处理的WLAN室内定位方法,其特征在于,通过对连续采集的指纹原始数据进行异常点剔除,然后采用模糊聚类的方式对剩余的指纹原始数据,即样本点进行误差点判定和修正,再将修正后的指纹数据按簇生成指纹库,最后将指纹库用于室内定位。本发明采用连续采样代替传统的离散采样方法,大大降低离线训练阶段所需时间;采用基于以模糊聚类为主的指纹库算法,克服了连续采样所引入的相关误差。一方面降低离线训练阶段耗工,同时可以保证了较高的定位精度。

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