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上传时间: 2020-06-20
详细说明：针对指纹定位结果中存在较大定位误差问题,分析了离线相似指纹对应采集点的分布特征,发现存在部分相似指纹对应的采集点位置距离较远的特征,这导致了较大定位误差的出现。据此提出了一种基于阈值的Dynamic-kNN的算法来实现指纹的匹配,并进一步针对相似指纹的聚类特征设计了基于K-Means的聚类优化算法,从而大大减少了定位结果中较大误差的存在。实验表明,该算法能够将最大定位误差缩小到5m以内,同时4m以上的较大定位误差所占比例也明显下降。本研究与其他算法相比,在定位性能和算法开销上具有明显优势。
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