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为了提高室内定位算法的精度,本文融合Wi-Fi和蓝牙两种信号源,提出了一种结合粗定位和众包校正的适用于多用户环境的室内定位算法。该定位算法分为离线和在线两个阶段,离线阶段的主要任务是构建多个指纹库,在线阶段的主要任务是进行粗定位和众包校正。粗定位分别利用Wi-Fi接收信号强度指示和蓝牙接收信号强度指示计算用户的粗略位置和用户间的距离;众包校正包括聚类校正和虚拟空间校正两个部分,它利用用户间的距离和用户组的位置分布提高定位精度。在UJIIndoorLoc和IPIN2017-CAR数据集上进行验证,实验结果表明,提出的定位算法将平均定位误差分别降至4.96 m和4.35 m。 相似文献
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简要介绍了分布式多层体系结构模型及MIDAS。从系统体系结构模型、系统设计要点、负载平衡技术等方面探讨了实现基于MIDAS的电子商务系统的有关技术问题。 相似文献
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