[发明专利]一种基于MeanShift和加权k近邻算法的UWB指纹定位方法有效
| 申请号： | 201811267410.7 | 申请日： | 2018-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN109511085B | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 李世银;杜钟祥;朱媛;李宗艳;王晓明 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学;徐州市第一人民医院 |
| 主分类号： | H04W4/02 | 分类号： | H04W4/02;H04W64/00;G01S5/02;G01S5/14 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 221116 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种一种基于MeanShift和加权k近邻算法的UWB指纹定位方法，包括离线建立数据库阶段和在线数据匹配阶段，离线建立数据库阶段是利用MeanShift将UWB基站的测距值划分为不同的子类，获得聚类后的指纹数据库；在线数据匹配阶段是将待测指纹的测距值与指纹数据库进行匹配，并通过加权k近邻算法估算待测指纹位置。本发明方法采用UWB基站测距值作为指纹量，利用MeanShift算法构建指纹库，与传统指纹库相比可靠性更高，同时利用加权k近邻算法估算待测目标的物理位置，有效提高了指纹定位的精度和稳健性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 meanshift 加权 近邻 算法 uwb 指纹 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于MeanShift和加权k近邻算法的UWB指纹定位方法，其特征在于，包括离线建立数据库阶段和在线数据匹配阶段，离线建立数据库阶段是利用MeanShift算法将UWB基站的测距值划分为不同的子类，获得聚类后的指纹数据库；在线数据匹配阶段是将待测指纹的测距值与指纹数据库进行匹配，并通过加权k近邻算法估算待测指纹位置。
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