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针对基于蓝牙指纹的室内定位中存在设备异构性和蓝牙信标节点发生变化的问题,提出一种针对异构设备和环境变化的室内定位算法.首先,利用普氏分析法对接收到的信号强度进行标准化处理,使用核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)对标准化的指纹库建模,减少用户移动终端差异导致的信号强度差异;其次,当接入点(access point, AP)信号发生变化时,利用高斯过程回归重新校准该接入点信号,更新指纹库,消除接入点因信号衰弱、位置移动或环境变化导致的定位误差.测试分析结果表明：该算法能有效克服异构设备产生的影响,并更好地适应环境变化. 相似文献
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