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题名基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法
被引量：13
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作者
莫树培
唐琎
汪郁
赖普坚
金礼模
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机构
贵州工业职业技术学院图书与信息中心
中南大学信息科学与工程学院
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出处
《工矿自动化》
北大核心
2019年第4期43-48,76,共7页
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基金
贵州省科技厅项目(黔科合LH字[2016]7069)
贵州工业职业技术学院校级科研课题(2018009)
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文摘
针对现有基于指纹模的井下定位算法存在的计算量大、实时性低、定位精度较低的问题,提出了基于聚类和K近邻算法的井下人员定位算法。用二分k-means聚类算法对采集的RSSI数据进行分类,建立离线指纹数据库;无线移动终端和动态修正器实时采集RSSI值,分别存储到在线定位数据库和动态修正数据库;根据待测点和动态修正器的离线数据和实时数据,采用软硬件动态修正加权K近邻算法计算权重值,结合离线指纹数据库中待测点的物理位置信息估算其实时位置。实验分析结果表明,所提定位算法的最小标准误差为0.46m,最大标准误差为3.26m,平均误差为1.62m。对比分析结果表明,与未进行聚类分析的算法相比,本文算法的精度更高,实时性更好;与未动态修正权重值的算法相比,本文算法的运算时间略有增加,但定位精度提高了37.21%。
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关键词
井下人员定位
指纹定位
二分k-means聚类算法
软硬件动态修正加权k近邻算法
动态修正
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Keywords
Underground personnel positioning
fingerprint positioning
bisecting k-means clustering algorithm
software and hardware dynamic correction weighted k-nearest neighbor algorithm
dynamic correction
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分类号
TD76
[矿业工程—矿井通风与安全]
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