基于DBSCAN算法的室內(nèi)定位的研究.pdf

1、隨著智能手機(jī)的不斷普及，數(shù)據(jù)和多媒體業(yè)務(wù)快速發(fā)展，同時(shí)人們對(duì)位置感知和空間特性的信息需求正不斷增強(qiáng)，基于位置的服務(wù)也就顯得越來(lái)越重要。對(duì)于室外環(huán)境而言，國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有很多比較成熟的定位技術(shù)了。其中，全球定位系統(tǒng)(GPS)一直以來(lái)是室外導(dǎo)航產(chǎn)業(yè)的黃金標(biāo)準(zhǔn)。然而，人們?nèi)缃竦纳钪邪俜种耸骄攀幕顒?dòng)時(shí)間都在室內(nèi)環(huán)境，人們對(duì)位置服務(wù)的需求逐漸從室外向室內(nèi)定位轉(zhuǎn)變。受復(fù)雜室內(nèi)環(huán)境的影響，GPS無(wú)法對(duì)室內(nèi)進(jìn)行精準(zhǔn)的定位。因此，室內(nèi)定位技術(shù)的研究越

2、來(lái)越重要了。
　　近幾年來(lái)的研究發(fā)現(xiàn)，在室內(nèi)定位的定位精度方面，指紋定位方法有非常大的發(fā)展前景。因而，位置指紋定位算法就成了目前室內(nèi)定位技術(shù)研究的熱點(diǎn)之一。本文就是在一種傳統(tǒng)的位置指紋定位方法上進(jìn)行了改進(jìn)。在使用KNN算法進(jìn)行數(shù)據(jù)匹配的基礎(chǔ)上，研究如何處理指紋數(shù)據(jù)庫(kù)能夠提高定位精度和效率。
　　最終，本文使用藍(lán)牙beacon作為信號(hào)的發(fā)送設(shè)備，降低了系統(tǒng)成本。同時(shí)，基于傳統(tǒng)指紋庫(kù)室內(nèi)定位方法，代替K-Means算法加入DBS