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基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法
1
作者
李冰
柴兴绍
+1 位作者
刘宇
刘春刚
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第7期698-706,712,共10页
工厂、仓库等室内环境噪声复杂多变,基于数据特征以及密度分布的优化算法难以抑制噪声干扰,严重影响超宽带室内定位的准确性与稳定性。针对这一问题,提出基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法。首先,通过Chan算法建立标签初始...
工厂、仓库等室内环境噪声复杂多变,基于数据特征以及密度分布的优化算法难以抑制噪声干扰,严重影响超宽带室内定位的准确性与稳定性。针对这一问题,提出基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法。首先,通过Chan算法建立标签初始数据集;其次,使用DBSCAN聚类算法对初始数据集进行分析,根据数据集与聚类结果的密度分布特性构建离散条件以衡量聚类质量;然后,引入模拟退火算法,利用其全局优化能力动态调整DBSCAN参数和离散条件,直至聚类质量满足要求,实现对噪声点的识别;最后,剔除噪声点,根据核心簇内数据量占比确定权重因子,结合加权质心法计算定位位置。实验结果表明,相比Chan算法和DBSCAN聚类,所提方法的三维整体定位精度分别提升59.5%、37.3%,并且采用无监督方式,在工厂、仓库等复杂室内环境定位中,具有较高的实际应用价值。
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关键词
室内定位
超宽带
噪声抑制
DBSCAN聚类
模拟退火
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职称材料
题名
基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法
1
作者
李冰
柴兴绍
刘宇
刘春刚
机构
河北
师范大学中燃工学院
河北省无线传感器网络数据应用技术创新中心
河北省
信息融合与智能控制重点实验室
出处
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025年第7期698-706,712,共10页
基金
国家自然科学基金(62071167)。
文摘
工厂、仓库等室内环境噪声复杂多变,基于数据特征以及密度分布的优化算法难以抑制噪声干扰,严重影响超宽带室内定位的准确性与稳定性。针对这一问题,提出基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法。首先,通过Chan算法建立标签初始数据集;其次,使用DBSCAN聚类算法对初始数据集进行分析,根据数据集与聚类结果的密度分布特性构建离散条件以衡量聚类质量;然后,引入模拟退火算法,利用其全局优化能力动态调整DBSCAN参数和离散条件,直至聚类质量满足要求,实现对噪声点的识别;最后,剔除噪声点,根据核心簇内数据量占比确定权重因子,结合加权质心法计算定位位置。实验结果表明,相比Chan算法和DBSCAN聚类,所提方法的三维整体定位精度分别提升59.5%、37.3%,并且采用无监督方式,在工厂、仓库等复杂室内环境定位中,具有较高的实际应用价值。
关键词
室内定位
超宽带
噪声抑制
DBSCAN聚类
模拟退火
Keywords
indoor positioning
Ultra-Wideband
noise suppression
DBSCAN clustering
simulated annealing
分类号
TN925 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模拟退火DBSCAN聚类的室内定位噪声抑制方法
李冰
柴兴绍
刘宇
刘春刚
《中国惯性技术学报》
北大核心
2025
0
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