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1.
近年来,利用WiFi信道状态信息的无线信号在室内定位、跌倒检测、身份识别等场景都发挥了重要应用价值。然而,复杂环境下多径效应的影响使得指纹定位的精度仍有待提高。针对这一问题,本文在降噪时提出了一种基于密度的自适应聚类算法,并在定位阶段联合动态加权K邻近算法进行匹配。首先,使用Hampel算法去除幅值信息的离群点;然后,将改进的DBSCAN算法自动调节参数对数据聚类;最后,用动态加权K邻近算法进行指纹库与实时定位点的匹配。仿真实验表明:在约5×10m2的定位区域内,DBSCAN算法的平均定位精度达到1.579m,其中定位精度在2m内的占比相对于传统指纹法提高了42.9%。  相似文献   
2.
针对变形系统监测点位的关联性,建立空间多点预测模型,以期能够有效地表征变形体的整体变化趋势.文中就多点模型建模理论进行系统研究,并以工程实例进行验证.结果表明,空间多点预测模型建模合理,拟合、预测精度高于单点模型.  相似文献   
3.
1 INTRODUCTIONSince stochastic resonance (SR) was presentedby Benzi et al[1]to explainthe periodic recurrent iceages ,this phenomenon has continuously attractedconsiderable attention. The termof SRdescribes aphenomenon whereby the response of a nonlinearsystemto a periodic signal can be amplified and op-ti mized by the assistance of noise .Stochastic resonance was first discussedin thecontext of bistable systems . Fauve et al[2]per-formed the first experi ment of stochastic resonancewit…  相似文献   
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