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  1. 基于RSS指纹的室内定位的KNN算法实现

  2. 基于RSS指纹室内定位的matalb程序,KNN算法的具体实现,毕设的一小部分,自己写的,尝试了各种优化,定位效果能忍。
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2014-06-30
    • 文件大小:16384
    • 提供者:jiangqideng
  1. 基于蓝牙的室内定位软件(android)IBeaconReference

  2. 是一个简易的室内定位软件。IBeaconReference。包括采集蓝牙信号、高斯离散权重分配计算距离、基于KNN算法的训练模型,等。是我和我的同学一起完成的代码。特此分享。(数据存储路径一般为手机根目录,特殊需要请自行修改)
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2014-09-01
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:lovecdy
  1. 通过knn算法,实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真

  2. 通过knn算法,实现WiFi室内定位在matlab环境下的仿真
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-05-11
    • 文件大小:1024
    • 提供者:wsxgm
  1. 室内定位RSS位置指纹法-KNN(代码与数据)

  2. 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2015-05-30
    • 文件大小:12288
    • 提供者:jiangqideng
  1. MATLAB室内定位程序仿真-基于KNN算法的定位

  2. MATLAB室内定位程序仿真,基于KNN算法的室内定位算法,比较简单,能有点参考。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-03-29
    • 文件大小:1024
    • 提供者:hongruangshang
  1. 室内定位卡尔曼滤波KNN

  2. 转自:http://www.cnblogs.com/rubbninja/p/6220284.html 卡尔曼滤波 KNN定位matlab代码合集。具体请参考转载作者博客
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2017-07-05
    • 文件大小:70656
    • 提供者:qq_34564357
  1. 基于RSSI利用KNN位置指纹法的室内定位(卡尔曼滤波)

  2. 本人将RSSI室内定位的matlab仿真分为8步(具体看代码文件夹中的readme.text),readme.text是代码使用教程,代码有很多注释,可结合我博客中的原理来理解,具体可看博客 https://blog.csdn.net/gjh13/article/details/80388532
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-05-21
    • 文件大小:130023424
    • 提供者:gjh13
  1. 室内定位RSS位置指纹法-KNN(代码与数据)

  2. 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行----------------------------
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2018-08-14
    • 文件大小:12288
    • 提供者:qq_38327551
  1. 基于改进型KNN算法和Android平台的室内定位技术研究_李昂.caj

  2. 改进型KNN算法和Android平台的室内定位技术
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2019-07-20
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_34191386
  1. 室内定位指纹法.7z

  2. 从互联网上搜集的一套详细介绍室内定位的入门到大佬的教程,包含了指纹法的原理,如何实施,以及相关算法,比如KNN等,本资源非源码!非源码!非源码!
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2020-05-27
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:mofei031026
  1. 基于相似指纹特征的室内定位机制研究

  2. 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。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:546816
    • 提供者:weixin_38696090
  1. 基于位置指纹的移动Wi-Fi室内定位研究.zip

  2. 使用射线追踪、卡尔曼滤波、K-means、KNN等算法进行室内定位的研究 包括主函数、指纹库生成、射线追踪、在线匹配等matlab详细代码,可直接生成位置指纹数据
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-07-18
    • 文件大小:438272
    • 提供者:qq_39242341
  1. matlab指纹室内定位算法KNN'仿真

  2. matlab指纹室内定位算法KNN'仿真
  3. 所属分类:Android

    • 发布日期:2016-03-15
    • 文件大小:3072
    • 提供者:u012877367
  1. 多源信息融合的室内定位方法

  2. 为实现在无法接收到卫星信号的复杂室内环境下行人精确定位与导航,提出一种多源信息融合的室内定位方法,通过融合智能手机中方向传感器数据进行室内行人航位推算(PDR),采集室内环境中的WiFi与蓝牙信号信息进行信号强度匹配及修正PDR累计误差;针对室内复杂环境下WiFi指纹定位精度低的情况,提出一种将随机森林(RF)分类与改进的K最近邻(KNN)算法相结合的WiFi指纹定位算法,降低计算复杂度,提高定位精度;在改进的WiFi指纹定位算法及多源信息融合分析的基础上,提出使用粒子滤波及地图约束的方法,进一
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:heroshine
  1. 基于模糊聚类的ZigBee室内定位系统设计

  2. 随着计算机技术及传感技术的发展,基于位置服务(LBS)逐渐成为研究热点。在采用德州仪器公司CC2530芯片设计的一套ZigBee室内定位系统的基础上,提出了基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,并利用设计的ZigBee室内定位系统进行实验。实验结果表明,采用基于模糊聚类的加权最邻近定位算法,ZigBee室内定位系统的平均定位精度有了一定的提高,平均定位精度达到了1.47 m,并且与常见的NN定位算法、KNN定位算法、贝叶斯定位算法的定位效果进行了对比。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-16
    • 文件大小:299008
    • 提供者:weixin_38653040
  1. 室内定位RSS位置指纹法-KNN(代码与数据)

  2. 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2020-11-23
    • 文件大小:12288
    • 提供者:netpbc
  1. 基于RSS指纹的室内定位的KNN算法实现

  2. 基于RSS指纹室内定位的matalb程序,KNN算法的具体实现,毕设的一小部分,自己写的,尝试了各种优化,定位效果能忍。
  3. 所属分类:嵌入式

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:3072
    • 提供者:weiwei19821023
  1. ZiFind:利用跨技术干扰特征实现节能室内定位

  2. 随着上下文感知应用程序在移动用户中的普及,室内本地化变得越来越重要。 室内定位的一种有前途的方法是通过基于指纹的推理来利用普及的WiFi基础架构。 但是,WiFi设备必须在定位过程中频繁扫描WiFi信号,这会导致高功耗。 此外,切换到扫描模式会不可避免地破坏WiFi接口的数据通信。 本文介绍了一种名为ZiFind的新型室内定位系统,该系统利用了免执照的2.4 GHz频谱中的跨技术干扰。 ZiFind利用低功耗ZigBee接口来收集WiFi干扰信号,并采用数字信号处理技术来提取唯一的签名作为用于本
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38529123
  1. 室内定位RSS位置指纹法-KNN(代码与数据)

  2. 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行 精简的knn定位算法,包含数据集,可直接运行
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2021-02-01
    • 文件大小:11264
    • 提供者:downk
  1.  基于一种优化的KNN算法在室内定位中的应用研究

  2. 根据位置指纹室内定位算法的理念,提出了一种旨在减小计算量的定位方法,并将此方法应用于KNN算法中。以KNN算法为例,理论上分析了其计算量优化的情况,并在此优化算法的基础上,通过仿真比较了K的取值、AP节点的位置及数量对定位精度的影响。结果表明该算法不但能够保证位置指纹室内定位的精度,而且还能有效的减小定位过程中的计算量。该方法同样可以推广到其他位置指纹定位算法中,能在理论上解决位置指纹定位算法的计算量问题。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-30
    • 文件大小:919552
    • 提供者:weixin_38593738
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