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針對傳統(tǒng)iBeacon指紋定位技術(shù)中接收信號強度值（RSSI）波動較大、指紋庫聚類復(fù)雜、存在較大跳變性定位誤差等問題，提出一種基于排序特征匹配和距離加權(quán)的藍牙定位算法。在離線階段，該算法先對RSSI進行加權(quán)滑動窗處理，然后根據(jù)RSSI向量大小生成排序特征碼等值，并與位置坐標等信息組成指紋信息，形成指紋庫；在在線定位階段，根據(jù)排序特征向量指紋匹配定位算法和基于距離的最優(yōu)加權(quán)K最鄰近法（ WKNN）實現(xiàn)室內(nèi)行人定位。在定位仿真實驗中，該算法可以自動根據(jù)特征碼進行聚類，從而降低了聚類的復(fù)雜度，能實現(xiàn)最大誤差在0. 952 m內(nèi)的室內(nèi)行人定位精度。
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