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基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法
郝德华, 关维国, 邹林杰, 焦萌
计算机应用
2018, 38 (3):
763-768.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017071760
针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题，提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法。首先，将接收信号强度指示（RSSI）进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量；然后，利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域，将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量，计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数；最后，选取Pearson相关系数接近于-1的
k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置。仿真实验结果表明，在1m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3dBm的条件下，算法定位误差小于2m的概率大于94.2%，其定位精度优于位置指纹匹配算法，且无需建立RSSI指纹数据库，大大减少了定位工作量。
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