作者：周亮,付永涛,李广军 单位：华北计算机系统工程研究所 出版：《》 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZJY2014040320 DOC编号：DOCDZJY2014040329 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于无线ZigBee技术的区域精确定位》PDF+DOC2016年第20期 杨柳松,潘洪雨,卢晓琳,韦玉琼,张劲松 《无线传感器网络中移动目标的定位及误差分析》PDF+DOC2016年第04期 杨阿弟,佘明辉 《一种改进的无线传感器网络节点室内定位方法》PDF+DOC2015年第16期 潘小琴,崔文婷,刘理想,戈婧佼 《一种基于无线传感器网络的室内定位算法》PDF+DOC2014年第S2期 张伟,孙强 《基于无线传感器网络的室内定位研究》PDF+DOC2012年第05期 周建国,张鹏,冯欣,邹进贵 《基于无线传感器网络的室内定位系统》PDF+DOC2011年第08期 宦若虹,李义冬,何晓慧,陈庆章 《基于循环滤波的无线传感器网络室内定位》PDF+DOC2011年第10期 吴成东,程龙,张云洲,贾子熙,王伯平 《ZigBee技术在室内定位中的应用》PDF+DOC2010年第01期 高明,吉祥,刘宇,吕宏 《一种无线传感器网络室内定位系统的改进方案》PDF+DOC2008年第25期 刘玉宏,王耀宽 《无线传感器网络定位算法研究》PDF+DOC2014年第02期 严帅,万新军,杨波,朱伟超

    • 面对室内定位的实际应用需求，分析了基于接收信号强度指纹法定位技术精度较低、单纯的惯性导航累积误差较大等问题，采用基于信赖度的联合定位算法对多种信息进行融合处理，以获得较高的综合定位精度。通过基于ZigBee的无线传感器网络平台及多种MEMS运动传感器的联合，设计并实现了多信息融合的室内定位演示系统。由于多种信息的融合，不需要依赖大量样本的指纹库，从而降低了实现过程中离线指纹库建立的工作量。经实验数据分析，基于信赖度的联合定位方法具有较高的定位精度和较低的实现复杂度。

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