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基于位置指纹的室内定位系统能够实现较高精度的定位,其中KNN(K-nearest neighbor)和余弦相似度定位算法原理简单且易于实现。但每种算法仅从单一限制条件进行匹配,导致定位精度不高。针对此问题,提出基于余弦相似度的加权KNN算法,并通过实验测试算法的定位性能。实测结果表明,该算法的定位精度高于传统定位算法。当AP数量为5时,平均误差为1.67 m。定位精度优于1 m的置信概率为42%,优于2 m的置信概率为88%,最大定位误差为4.3 m。 相似文献
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Herbert Blaser Carl Fenger 《世界电子元器件》2014,(12):42-44
受益于多项技术的成熟发展,现在正是迈向"物联网"(IoT)时代的绝佳时刻。这些技术包括:高速蜂窝网络、蓝牙和Wi-Fi等短距离无线通信技术的快速成长,以及IPv6标准的导入,可为全球各种装置提供足够的IP地址。除此之外,几乎可提供无限计算与存储容量的云计算技术,让即使最普通的终端设备也能支持功能非常强大的应用程式。一个完美的生态系统为着"物联网"的兴起应运而生。 相似文献
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本文从理论角度,诠释利用手机Wi-Fi来实现室内定位,利用GPS等远距离定位功能实现手机室内自动静音,以及利用废旧手机的陀螺仪来实现对重要物品的保护. 相似文献