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公开(公告)号：CN106954190A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710328046.X
申请日：2017-05-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于指数映射域的WIFI室内定位方法，首先对离线指纹采集阶段测得的接收信号强度RSSI进行高斯滤波，除去那些出现概率较小的RSSI值，然后将剩余的RSSI值取平均，最后将所有的数据都映射到以2为底数的指数域中，并且利用K近邻算法为定位匹配算法，从而提高了定位精度，并且定位时的计算量几乎与K近邻法相等，从而使其适应计算性能不高的定位终端和复杂的室内电磁环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107071901A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710326629.9
申请日：2017-05-10
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04W64/006 , G01S5/0278
Abstract: 本发明公开了一种基于接收信号强度双重之比的WIFI室内定位方法，通过将在相同位置测得的来自不同WIFI热点的信号强度进行两次两两比值作为室内定位方法的计算数据，从而提高了系统的定位精度。与传统的接收信号强度向量的欧式距离匹配方法相比，不仅考虑了每个WIFI接入点的接收信号强度，而且还考虑了不同WIFI接入点的接收信号强度之间的比值，从而使其更加适应不同的定位终端和复杂的室内电磁环境。
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公开(公告)号：CN107172593A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710327970.6
申请日：2017-05-11
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对数映射差分的WIFI室内定位方法，通过将所有数据都映射到以10为底的对数域中，并且在对数域中对WIFI接收信号强度RSSI向量进行扩展差分得到对应的RSSI’向量，然后再根据RSSI’进行KNN算法求取待定位目标的位置坐标，从而提高了系统的定位精度。与传统的RSSI向量距离相比，不仅考虑了每个WIFI接入点的RSSI，而且还考虑了不同WIFI接入点的RSSI之间的差值，同时使用对数域映射，从而使其适应不同的定位终端和不同的室内环境。
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公开(公告)号：CN107071902A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710328045.5
申请日：2017-05-11
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04W64/006 , G01S5/0278
Abstract: 本发明公开了一种基于混合滤波和幂指数映射的WIFI室内定位方法，首先对离线指纹采集阶段测得的接收信号强度RSSI进行卡尔曼滤波，然后将结果进行四舍五入取整数，然后再进行高斯滤波，除去那些出现概率较小的RSSI值，然后将剩余的RSSI值取平均，最后将所有的数据都求‑7次方从而映射到幂指数域中，并且利用K近邻算法为定位匹配算法，从而提高了定位精度，并且定位时的计算量几乎与K近邻法相等，从而使其适应计算性能不高的定位终端和复杂的室内电磁环境。
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公开(公告)号：CN109302674B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201811568730.6
申请日：2018-12-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重滤波的WiFi室内定位方法，包括离线测量阶段和在线测量阶段，在离线测量阶段采集指纹数据，然后对指纹数据进行动态阈值滤波、双重平滑滤波，并对指纹数据库进行插值，在线测量阶段对定位终端实现定位。本发明提供的室内定位方法提高了离线测量阶段的指纹数据准确性，从而提高了在线测量阶段的定位精度，在相同条件下，比传统的基于WKNN的WiFi室内定位方法和基于KNN的WiFi室内定位方法的平均定位误差分别降低了30％和33％。
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公开(公告)号：CN109302674A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811568730.6
申请日：2018-12-21
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多重滤波的WiFi室内定位方法，包括离线测量阶段和在线测量阶段，在离线测量阶段采集指纹数据，然后对指纹数据进行动态阈值滤波、双重平滑滤波，并对指纹数据库进行插值，在线测量阶段对定位终端实现定位。本发明提供的室内定位方法提高了离线测量阶段的指纹数据准确性，从而提高了在线测量阶段的定位精度，在相同条件下，比传统的基于WKNN的WiFi室内定位方法和基于KNN的WiFi室内定位方法的平均定位误差分别降低了30％和33％。
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