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基于机器学习与蓝牙RSSI的室内定位技术研究
作者姓名:吴春祥  张检保
作者单位:1. 广东机电职业技术学院人工智能学院;2. 广东机电职业技术学院电子与通信学院
基金项目:2022年广东省普通高校重点领域专项(2022ZDZX3051);;2021年广东省普通高校创新团队项目(2021KCXTD080);
摘    要:对一种基于蓝牙RSSI(received signal strength indicator)结合机器学习算法的室内定位技术进行了研究。以蓝牙低功耗信标作为发射节点,接收移动节点的RSSI信号,通过三坐标测算技术,结合k近邻(k-nearest neighbor, k-NN)机器学习算法,参考已知信标节点对移动节点RSSI数据进行分类,估算出待测点坐标,从而定位室内用户位置。所研究的室内定位技术,综合运用了蓝牙低功耗信号处理、RSSI测距及机器学习等多种技术,能精确地用于各种静态或动态的应用室内定位场景。在某高校图书馆室内部署本文技术方案,测试结果表明机器学习结合蓝牙RSSI的室内定位精度相比传统定位方法得到提高。

关 键 词:室内定位  机器学习  蓝牙  接收信号强度指示
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