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基于动态Radio Map的粒子滤波室内无线定位算法 总被引：2，自引：0，他引：2
针对目前大多数基于射频信号强度匹配定位算法在定位精度及鲁棒性方面不足,提出了一种基于动态Radio Map的粒子滤波室内无线定位算法.该算法利用参考节点构建基于空间关联性的动态Radio Map模型,以反映信号环境的实时变化,并将移动目标定位由分类问题转化为回归问题,打破了传统网格式Radio Map模型的限制,降低了算法的时空复杂度.实验结果表明,相对于静态Radio Map模型,动态Radio Map模型将定位精度平均提高了约20%,表现出良好的环境动态自适应能力. 相似文献
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目标定位是无线传感器网络应用研究中一个重要而有意义的问题,由于被动目标与信标间无主动通信联系,以及摄像机节点本身传感模型的方向性和区域性,使得传统的定位算法并不适用于新兴的多媒体传感器网络.提出了一种多媒体传感器网络中基于多视觉信息的被动目标定位算法,由发现目标的若干个摄像机节点自组织形成簇,利用单目视觉成像模型,获取目标的上下两点在定位平面的坐标后建立在统一世界坐标系下的直线表达式,簇头节点融合簇内所有直线方程,建立最小二乘意义下的代价函数,令其取最小值从而获得目标的准确位置坐标信息.最后通过实验验证了本算法比仅用单摄像机节点直接定位能够获得更高的定位精度. 相似文献
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